DeepMind團隊最新研發的AlphaFold3(AF3)在蛋白質結構預測領域取得了突破性進展，它不僅可以預測單一蛋白質的結構，還能預測蛋白質複合體、核酸或小分子的結構。 Downcodes小編將帶你深入了解AF3的內部工作機制，以及它如何透過巧妙的架構實現這項複雜的任務。 AF3就像一位技藝精湛的“烘焙師”，根據提供的“食譜”（蛋白質序列），精準“烘焙”出蛋白質的三維結構，其過程如同繪製一幅精細的畫作，層層疊加，最終呈現出完整的結構。
AlphaFold3，簡稱AF3，是DeepMind團隊在蛋白質結構預測領域的最新力作。它不僅能夠預測單一蛋白質序列的結構，還能預測蛋白質複合體、核酸或小分子的結構。這就好比，你給AF3一個蛋白質的“食譜”，它就能“烘焙”出這個蛋白質的三維結構。
AF3的架構複雜精妙，但別怕，一張圖就能幫你理清頭緒。整個模型可以分為三大部分:
輸入準備:將蛋白質序列轉換為數值張量，並檢索出具有相似結構的分子。
表示學習:利用多種注意力機制更新這些表示法。
結構預測:使用條件擴散模型預測蛋白質結構。
每一步都像是在繪製一幅精細的畫作，AF3透過層層疊加，最終呈現出蛋白質的三維結構。
在AF3的世界裡，每個分子都有自己的「語言」。無論是蛋白質、DNA、RNA或小分子，AF3都能將它們轉換成一系列數值張量。這就像是給每個分子一個獨特的“身份證”，讓AF3能夠識別和處理它們。
AF3中的表示學習部分，就像是一場精心編排的舞蹈。透過注意力機制，AF3能夠讓模型的「視線」在分子的不同部分間遊走，捕捉它們之間的關係。這不僅包括了分子內部的相互作用，也包括了分子間的相互作用。
在AF3的結構預測部分，條件擴散模型扮演了關鍵角色。它從一系列隨機雜訊開始，逐步“去噪”，最終恢復出蛋白質的真實結構。這個過程就像是從一團迷霧中，逐漸揭露出隱藏的真相。
AF3的訓練涉及了多種損失函數和信心頭，它們共同作用，讓AF3能夠更準確地預測結構，並且評估自己的預測有多可靠。這就像是為AF3裝上了一面鏡子，讓它能夠自我反省和提升。
參考資料：https://elanapearl.github.io/blog/2024/the-illustrated-alphafold/
總而言之，AlphaFold3憑藉其精巧的架構和強大的學習能力，為蛋白質結構預測領域帶來了革命性的變化。其應用前景廣闊，可望在生物醫藥、材料科學等領域發揮巨大作用。 希望Downcodes小編的解讀能幫助你更能理解這項令人驚嘆的技術。