在结构生物学领域，2024年发布的AlphaFold3犹如一颗重磅炸弹，其蛋白质复合体结构预测精度达到原子级别，首次实现对蛋白质-核酸复合物的精准建模。这项突破性技术不仅解决了冷冻电镜技术耗时耗力的痛点，更为药物研发开辟了新纪元。本文将从算法架构、训练范式、工程实现三个维度深入剖析其核心技术。一、多
标签： 晶体结构预测
突破性解码生命密码：AlphaFold3重构蛋白质复合体预测的技术革命
2024年5月，DeepMind推出的AlphaFold3在《Nature》发布的论文中展示了惊人的预测能力——其不仅能够准确预测单一蛋白质结构，更能以原子级精度解析蛋白质与核酸、小分子配体形成的复合体结构。这项突破标志着计算生物学进入全新纪元，为解决困扰学界半个世纪的"多组分结构预测难题"提供了关
材料科学颠覆性革命：解密GNoME如何用AI重构新物质发现范式
在人类探索物质世界的历程中，材料发现始终面临着"大海捞针"的困境。传统试错法平均需要18年才能将新材料推向应用，而高通量计算筛选的预测准确率不足35%。谷歌GNoME系统突破性地发现217万种稳定晶体结构，相当于人类现有材料库的50倍规模，这标志着材料科学正式进入AI驱动的新纪元。 ...