В области предсказания структуры белков когда-то доминировала компания AlphaFold. Однако прогнозирование белкового взаимодействия (PPI) всегда было трудной задачей. Сегодня база данных AlphaSeq, запущенная A-Alpha Bio, совершила революционный прорыв в исследованиях ИПП благодаря своим 750 миллионам результатов измерений и инновационной экспериментальной платформе, а также предоставила мощные обучающие данные для модели AlphaBind, открывая белок. Новая эра проектирования и открытий. новых белков. Успех AlphaSeq основан не только на огромном наборе данных, но также на гениальном экспериментальном дизайне и сильной технической команде, включая мощную поддержку Дэвида Бейкера, мастера в области вычислительной биологии.
В мире искусственного интеллекта AlphaFold когда-то была лидером в предсказании белков. Но теперь у него появился новый партнер — AlphaSeq. Эта база данных, созданная A-Alpha Bio, не только преодолевает ограничения AlphaFold, но и открывает новый мир для исследований белкового взаимодействия (PPI).
Хотя AlphaFold добилась больших успехов в предсказании структуры белков, она не способна предсказать PPI. Сложность прогнозирования индекса цен производителей подобна непреодолимой стене. Однако база данных AlphaSeq компании A-Alpha Bio, словно отважный альпинист, успешно перелезла через эту высокую стену.
Примечание к источнику изображения: изображение генерируется искусственным интеллектом и разрешено поставщиком услуг Midjourney.
AlphaSeq содержит более 750 миллионов измерений, что делает его крупнейшим набором данных PPI в мире. Этот огромный набор данных не только предоставляет богатый учебный материал для модели AlphaBind, но также делает дизайн белков и открытие новых белков более точным.
Что еще более удивительно, так это то, что экспериментальная платформа AlphaSeq способна количественно измерять аффинность связывания миллионов ИПП одновременно и быстро получать результаты. Эта возможность крупномасштабного расширения подобна суперускорителю, позволяющему исследованиям белков двигаться быстрее и дальше.
Силу A-Alpha Bio нельзя недооценивать. У них не только есть научный консультант Дэвид Бейкер, гигант в области вычислительной биологии, но и группа талантливых соучредителей. Их технология основана на статье 2017 года, опубликованной лабораторией Бейкера, в которой описаны основные методы крупномасштабного сбора и характеристики данных PPI.
Принцип AlphaSeq на самом деле основан на процессе спаривания дрожжевых клеток. Исследователи ловко воспользовались этим природным явлением, генетически модифицировав его так, что сила белковых взаимодействий определяет вероятность спаривания дрожжевых клеток. Этот инновационный метод не только делает измерение белковых взаимодействий простым и быстрым, но и открывает новый путь для исследований белков.
Хотя AlphaSeq еще не опубликовала последнюю статью, а информация о модели AlphaBind также весьма ограничена, перспективы ее применения, несомненно, широки. AlphaSeq продемонстрировала огромный потенциал, будь то разработка лекарств, таких как иммунные цитокины, или работа с крупными фармацевтическими компаниями над разработкой «молекулярных клеев».
В эпоху искусственного интеллекта и больших данных появление моделей AlphaSeq и AlphaBind является не только символом технического прогресса, но и большим скачком для человечества в исследовании тайн жизни. Давайте с нетерпением ждем, как эти помощники ИИ будут продолжать раскрывать нам тайны жизни.
Появление AlphaSeq знаменует собой новую эру в исследованиях взаимодействия белков. Он будет играть все более важную роль в области разработки лекарств и биотехнологий. Он заслуживает нашего постоянного внимания и ожидания его будущего развития и применения.