文章主题:Meta, ESMFold, AlphaFold, 蛋白质结构预测

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智东西

编译 | 周炎

编辑 | 云鹏

🌟【Meta VS DeepMind】🔥科技巨头对决!🔍《华尔街日报》深度解析两大神力模型——Meta的ESMFold与DeepMind的AlphaFold,带你揭秘蛋白质结构的秘密!📚💡Meta与DeepMind的蛋白质结构预测技术风头正盛,一场科技盛宴即将上演! kode | 神秘开发过程大起底!🔍首先,ESMFold凭借Meta的创新算法,犹如精密的生物拼图师,精准地解析复杂蛋白质结构。🛠️每一步都展现出前沿科技的力量!另一边,AlphaFold由DeepMind引领,通过深度学习的魔法,如同超脑解码器,迅速揭示了生命之谜。🧠每一次突破都引发行业震动!👀这两款模型不仅改变了科学界对蛋白质的认知,也对药物研发、生物技术等领域带来了革命性影响。🚀未来,谁能在这场科技竞赛中拔得头筹?让我们拭目以待!🏆📝欲了解更多详情,敬请关注相关权威报道,或搜索”Meta ESMFold vs AlphaFold”获取最新动态。💡记得点赞并分享,让知识照亮前行之路!🌍

🌟DeepMind’s Game-Changing Breakthrough: Revolutionizing Protein Structure Analysis 🚀After years of relentless pursuit, the scientific community has been thrilled to witness a major milestone achieved by DeepMind. The tech giant has ingeniously leveraged AI to streamline and optimize the laborious process of determining protein three-dimensional structures, previously a time-consuming and costly endeavor for labs. This groundbreaking achievement not only sheds light on the significance but also paves the way for breakthroughs in fields like drug development, climate change research, and more. 🛠️🔬🌟

🌟DeepMind的AlphaFold2震撼发布于2021年7月,迅速成为蛋白质结构预测领域的翘楚,它已成功解锁几乎所有已知蛋白质的秘密。短短三个月后,Meta的研究团队在顶尖学术期刊Nature上带来了突破性进展——他们推出了ESMFold模型,这是一项革命性的技术,能够预测出来自细菌、病毒乃至未被充分探索的微生物界的约6亿种复杂蛋白质结构。令人惊叹的是,在氨基酸序列较短的情况下,ESMFold的速度比AlphaFold2快出了惊人的60%!🚀

一、ESMFold加入战局,14天内预测超6亿种蛋白质结构

🌟氨基酸序列解锁蛋白质秘密:探索四级结构的科学之旅 🧬protein structure prediction, a grand scientific endeavor 🌟, delves into the intricate world of protein folding and its four distinct levels. Unraveling these complex structures is like navigating a multi-layered puzzle 🔍.Each amino acid sequence holds countless possibilities for protein folding, a staggering number that defies imagination 🤔. AI technology plays a crucial role in speeding up this intricate dance 🧪, unlocking the secrets of proteins with precision and efficiency.From primary to quaternary structure, AI-driven methods streamline the process, bridging the gap between amino acids and their functional three-dimensional forms 🌈. By harnessing the power of machine learning, we can unravel the structural diversity that makes life possible 🌍.So let’s embrace this exciting journey towards a deeper understanding of proteins, where every氨基酸 sequence holds a universe of potential 🌟. #ProteinStructurePrediction #AIinScience

🌟AlphaFold2的卓越预测能力源于它独特的深度学习路径,通过整合多序列输入、进化同源物对齐和可选模板,训练出端到端的神经网络模型。相比之下,ESMFold则倚赖ESM-2的强大知识库,采用端到端3D结构预测策略,实现了蛋白质结构的精准解析。🚀不论是速度还是准确性,这两款先进的算法都在蛋白质结构预测领域独树一帜,引领着科研的新潮流。 若要了解更多详情,敬请关注相关领域的最新研究动态。📚

🌟🚀ESMFold, the advanced language model 🧬🔍, operates on a principle similar to ChatGPT but with a unique twist. Unlike its predecessor that relies on natural language, ESMFold is trained using the intricate language of biology genes. Its architecture differs from AlphaFold2’s structural matching approach, eliminating the need for explicit homologous sequences as input. This means protein models can simply provide one sequence and witness remarkable predictions.ESMFold stands out as a groundbreaking, end-to-end predictor 🤝💻, capable of running entirely on GPU without any database access. Its efficiency and adaptability make it a game-changer in the field of protein structure prediction, revolutionizing the way we analyze genetic information. Experience its power firsthand by exploring its capabilities – a journey into the molecular world made seamless and efficient. #ESMFold #ProteinPrediction #GeneticInnovation

研究人员曾经做过试验,在单个NVDIA V100 GPU上,使用较少参数的ESMFold在14.2秒被对具有384个残基进行预测,可比单个AlphaFold模型能够实现的预测速度快6倍,而在较短的序列上,研究人员甚至看到约60倍的提速。

据悉,ESMFold蛋白质模型背后的团队由Meta AI资深研究科学家Alexander Rives主导,该团队专注于大规模蛋白质序列和结构数据的无监督表示学习模型研究。

2017年,欧洲生物信息研究所发布的显示了AlphaFold模拟人类的蛋白质结构,来源:法国新闻社

Meta AI研究科学家Alexander Rives说:“这些蛋白质极其多样,人类对它们知之甚少,为了数量规模庞大的蛋白质,研究人员需要在预测速度上取得突破。”他还称,使用大型语言模型,ESMFold能够在两周内预测超过6亿种蛋白质。

作为测试案例,Meta AI将ESMFold用于来自环境来源(包括土壤、海水、人类肠道、皮肤和其他微生物栖息地)的批量测序“宏基因组”DNA数据库。绝大多数编码潜在蛋白质的DNA条目来自从未培养过且科学未知的生物体。

自从DeepMind取得突破以来,人们对AI在生物学中的应用产生了巨大的兴趣。AlphaFold是蛋白质结构预测方面取得的一大进步,这也进一步激发了深度学习的浪潮。

二、曾取得CASP最好成绩,AlphaFold将被用于治疗疾病

目前,DeepMind开源了AlphaFold2的代码,让社区可以免费使用,目前约2.4亿的几乎所有已知的蛋白质都可以查到。此前,研究人员花费几个月或几年时间才能预测蛋白质的结构。投资生命科学技术的成长型股票公司Biospring Partners联合创始人詹妮弗卢姆(Jennifer Lum)称,AlphaFold缩短了这个过程,使这些团队能够将他们的时间转移到下游的研究和产品开发上,进入其他增值领域。

2018年,AlphaFold1在两年一度的CASP实验中取得了最好的成绩。团队又花了大量时间跟踪CASP,尝试不同的方法来改进AlphaFold,测试它们是否可以匹配实验蛋白质结构的准确性。

Jumper称,这个团队一直工作到2019年,他才真正相信这个团队能够完成它的使命。传统而言,生物学家使用基于X射线和其他技术的实验室技术来理解单一蛋白质结构,但据Jumper称,这一过程不仅要花费数年时间,还活花费10万美元。

John Jumper领导了机器学习应用蛋白质生物学的新方法开发,来源:DeepMind官网

虽然计算方法在理解蛋白质结构方面取得进展,但是目前这项技术还不够完善。无法取代实验室方法。最初的AlphaFold模型试验AI预测氨基酸对之间的距离,第二步利用这些距离分布来得到蛋白质的预测结构。其中第二步涉及到AlphaFold,它利用这些信息,提出了一个关注蛋白质是什么样子的共识模型,而无需AI。

Jumper称,研究小组正在把注意力转向蛋白质创新的新挑战。研究小组正在寻求了解突变与蛋白质功能变化之间的联系,这可以帮助治疗疾病。

结语:AI赋能药物研发具有巨大潜力

作为蛋白质结构预测大模型,ESMFold在速度上快于AlphaFold2约60倍。如果在实际计算中,这一速度优势表现得更加明显。同时推断速度优势使得基于计算有效映射大型宏基因组序列数据库的结构空间成为可能。

ESMFold还可以被用于进行快速准确的结构预测,进一步帮助发现新的蛋白质结构和功能。未来,ESMFold或将超越预测蛋白质的静态结构,进一步研究蛋白质的动态结构。当这两个领域的研究都完成后,通过AI赋能新药设计就具备了基础,而从长远看,这具有巨大的潜力。

来源:《华尔街日报》

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