科学没有衰落，谷歌 AI 推动科学发展的 9 种方式
谷歌始终走在 AI for Science 的最前沿，从蛋白结构预测 AI 工具 AlphaFold 到材料发现系统 GNoME，从天气预报系统 NeuralGCM、GraphCast 到数学几何推理模型 AlphaGeometry......
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AlphaFold不能替代基于实验的蛋白结构解析
AlphaFold (AF) 预测的很多蛋白结构已达到甚至有些超过实验精度，但AF还远远不能取代实验对所有蛋白质结构进行精准预测。常见的原因如下：1. 有的天然无序蛋白在溶液中不存在单一的稳定的结构状态，而AF预测其有结构(一般为结合底物后的结构)，出现“假阳
DeepMind CEO：下一个 AlphaFold 已在路上
在人工智能与科学研究的交汇点上，一场令人瞩目的对话正在展开。来自学术界和产业界的顶尖人物——诺贝尔奖得主 Paul Nurse 爵士、DeepMind CEO Demis Hassabis、CRISPR 先驱 Jennifer Doudna 以及 AlphaF
AlphaFold结合小分子药物研发：探索多靶点蛋白质应用于药物生成
AlphaFold的出现为蛋白质结构预测带来了革命性进展，极大提升了蛋白质结构建模的速度和准确性。在小分子药物研发领域，蛋白质结构信息至关重要，因为小分子药物通常通过与靶标蛋白的特定位点结合来发挥作用。然而，蛋白质结构数据的获取传统上依赖于耗时费力的实验方法（