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    AlphaFold 揭開幾乎整個蛋白質宇宙形貌 DeepMind 公開超過 2 億種蛋白質推測構造數據

    Mickey Chan
    Mickey Chan
    愛騎單車的宅,眼鏡娘控。座右銘: 1.膽固醇跟美味是成正比的; 2.所有人都可以騙,但絕對不能騙自己; 3.賣掉的貨才是錢,不賣的收藏品不值一文; 4.踩單車,是為了吃更多美食! 5.正義的話語,不一定出自正義之人的口;

    相信大家還記得 2015 年開始圍棋 AI AlphaGo 連贏世界頂級棋士的故事。來到 2022 年,開發 AlphaGo 的 DeepMind 又再有驚人舉動,就是免費分享科學界已知超過 2 億種蛋白質的預測結構,比去年公開的數量多出 200 倍以上。

    DeepMind 是與歐洲分子生物學實驗室合作,公開幾乎整個蛋白質宇宙的資料,當中包括植物、細菌、動物、真菌及其他科學界已知蛋白質。大家可以透過 Google Cloud Public Datasets 下載所有內容進行研究。

    AlphaFold 蛋白質結構資料庫:按此

    今次公開的蛋白質推測結構,是利用專門用透過遺傳基因序列資料,來分析蛋白質立體構造的 AI 「 AlphaFold v2.0 」分析所得的。 DeepMind CEO Demis Hassabis 指 AlphaFold 的成功別具意義,一方面它是 DeepMind 所開發的最複雜 AI 系統,需要多項關鍵性創新。另一方面它證明 AI 可以在數分鐘內以原子級的精度,準確推測出蛋白質的形狀。以往要研究一種蛋白質結構,可能要花上幾個月甚至幾年。而 AlphaFold 就為長達 50 年的巨大挑戰提供了解決方案,同時證明 AI 可以戲劇性地加速科學發現,然後反過來令人類進步。

    自上一次公開資料庫一年以來,已有超過 50 萬研究人員利用資料庫,應用在塑膠污染、耐抗生素等研究方面。 DeepMind 方面相信這次揭開幾乎所有蛋白質的結構後,能解開更多生物學上的謎團。

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