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這家公司將AI技術(shù)應(yīng)用到生物科技領(lǐng)域,測(cè)單蛋白結(jié)構(gòu)技術(shù)評(píng)估排名世界第二!

人類在醫(yī)學(xué)每個(gè)階段的重大發(fā)展,都與科學(xué)技術(shù)的突破息息相關(guān)。
 
新藥研發(fā)是人類發(fā)展中極具風(fēng)險(xiǎn)和復(fù)雜度、耗時(shí)最漫長(zhǎng)的技術(shù)研究領(lǐng)域之ー,研發(fā)費(fèi)用高、研發(fā)周期長(zhǎng)、研發(fā)成功率低一直是壓在制藥企業(yè)身上的“三座大山”。英國(guó)《自然》(Nature)雜志有一組數(shù)據(jù)顯示,新藥的研發(fā)成本大約是26億美元,耗時(shí)約10年,成功率不到十分之一。
 
典型的新藥研發(fā)過程通常包括藥物作用靶點(diǎn)及最優(yōu)化合物確認(rèn),臨床前研究,臨床研究I、II、III期階段,以及食藥監(jiān)局審批。然而據(jù)統(tǒng)計(jì),類藥化學(xué)空間中可探索的分子數(shù)高達(dá)1023至1060,發(fā)現(xiàn)新藥可以說如同大海撈針。
 
隨著AI技術(shù)的發(fā)展,AI應(yīng)用到新藥研發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié),在保證分析質(zhì)量的同時(shí),可以減少大量的試錯(cuò)和返工時(shí)間,提高研發(fā)效率,使新藥開發(fā)走上快速高效的道路,同時(shí)降低藥物研發(fā)成本。據(jù)統(tǒng)計(jì),部分應(yīng)用了AI的新藥研發(fā)減少了35%的成本,研發(fā)周期也從5-10年縮短為1-3年。

TRFold蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)平臺(tái)

邁入世界領(lǐng)先梯隊(duì)

蛋白質(zhì)參與行使幾乎所有的細(xì)胞功能,為了行使蛋白質(zhì)的特定功能,蛋白質(zhì)必須折疊成特定的結(jié)構(gòu)。蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)直接決定蛋白質(zhì)的功能,一旦三維結(jié)構(gòu)被破壞,蛋白質(zhì)功能隨之喪失,癌癥、阿爾茲海默癥等常見疾病都是體內(nèi)重要的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)異常引起的。
 
蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是結(jié)構(gòu)生物學(xué)的重要分支,然而現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)手段不足以揭示一些重要的蛋白結(jié)構(gòu),需要借助更多生物信息技術(shù)、計(jì)算生物學(xué)手段去探索。
 
AI應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域,通過預(yù)測(cè)的方式破解了之前傳統(tǒng)觀測(cè)方法所不能解析的一些結(jié)構(gòu),且置信度比較高,十分接近事實(shí),會(huì)極大加速生命學(xué)科的研究,也將帶來醫(yī)療保健、食品可持續(xù)性、新技術(shù)等方面的改善,進(jìn)一步促進(jìn)生物科學(xué)、藥物研發(fā)、合成生物學(xué)方面的發(fā)展。
 
今年7月,谷歌旗下人工智能公司DeepMind公開了其人工智能系統(tǒng)AlphaFold2 的源代碼,并在《Nature》雜志上發(fā)表論文闡述了AlphaFold2的技術(shù)細(xì)節(jié),該系統(tǒng)能夠精確地基于氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu),在生物科技領(lǐng)域一石激起千層浪。
 
在2020年CASP14(2020年第14屆國(guó)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽)上,AlphaFold2對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)被列為2020年度世界十大科技進(jìn)展,這是人類首次利用人工智能技術(shù)快速精準(zhǔn)地模擬蛋白質(zhì)模型,其模擬結(jié)果可以與昂貴、復(fù)雜且耗時(shí)許久的實(shí)驗(yàn)室結(jié)果相媲美。
 
施一公曾在此前的一次采訪中表示:“人類蛋白質(zhì)組里能夠被預(yù)測(cè)的以單個(gè)蛋白為單位的空間三維結(jié)構(gòu),已經(jīng)基本都被 AlphaFold 預(yù)測(cè)了??傮w而言,預(yù)測(cè)結(jié)果可信、也比較準(zhǔn)確。這是人類在認(rèn)識(shí)自然界的科學(xué)探索征程中一個(gè)非常了不起的歷史性成就?!?/span>
 
國(guó)內(nèi)也不乏深入研究生物科技的AI公司。人工智能公司天壤XLab近日宣布,該公司自研的深度學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)平臺(tái)TRFold,在基于CASP14蛋白質(zhì)測(cè)試集內(nèi)測(cè)中,已獲得82.7/100的成績(jī),僅次于全球第一名AlphaFold2的91.1/100的成績(jī),排名全球第二。
 
據(jù)介紹,在基于400個(gè)氨基酸的蛋白鏈預(yù)測(cè)時(shí),TRFold最長(zhǎng)耗時(shí)僅16秒,且采取權(quán)重共享的方式以節(jié)約算力,相對(duì)于AlphaFold2的128張TPU(約等于256張GPU),TRFold僅使用了8張GPU,以更小算力、更高效率取得媲美AlphaFold2的成績(jī)。
 
這是目前國(guó)內(nèi)所有公開蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型中取得的最好成績(jī),標(biāo)志著我國(guó)計(jì)算生物學(xué)領(lǐng)域的表現(xiàn)已經(jīng)處于世界第一梯隊(duì)。

*RoseTTAFold 結(jié)果來自github開源預(yù)測(cè),其他數(shù)據(jù)來自CASP官網(wǎng)
 
CASP比賽每?jī)赡昱e行一次,已成為計(jì)算生物學(xué)領(lǐng)域中最權(quán)威和最富盛名的比賽,每次比賽都吸引了許多來自生物物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、高能物理學(xué)、計(jì)算化學(xué)和計(jì)算數(shù)學(xué)等不同領(lǐng)域的專家參加,被譽(yù)為“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的奧林匹克競(jìng)賽”。
 
傳統(tǒng)觀測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的方法主要有三種,即核磁共振、X 射線、冷凍電鏡,但這些方法往往依賴大量試錯(cuò)和昂貴的設(shè)備,每種結(jié)構(gòu)的研究都要花數(shù)年時(shí)間。而AI應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的最新進(jìn)展,即AlphaFold2,能在幾天、甚至以分鐘級(jí)預(yù)測(cè)出具有高置信度的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),這在以前甚至要花費(fèi)數(shù)十年時(shí)間。
 
在AlphaFold2開源4個(gè)月后,天壤蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)模型的迭代版在基于CASP14測(cè)試數(shù)據(jù)集的內(nèi)測(cè)中取得了國(guó)內(nèi)最好成績(jī),僅次于AlphaFold2。
 
據(jù)天壤公司介紹,AlphaFold2是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方向的重大突破,但是圍繞蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能問題且能夠達(dá)到實(shí)際落地應(yīng)用準(zhǔn)確度要求的AI算法的開發(fā)才剛剛開始。TRFold有自己的模型表達(dá)優(yōu)勢(shì)和訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn),可以推進(jìn)解決更深層次的問題,比如蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)之間的相互作用。相比于AlphaFold2,天壤做了許多創(chuàng)新和優(yōu)化,在模型表達(dá)、算力消耗等方面都有比較大的優(yōu)勢(shì),具備顯著的后發(fā)優(yōu)勢(shì)。

   深入研究蛋白質(zhì)相互作用鏈路,

助力藥物研發(fā)

天壤是專注于通用智能研究的創(chuàng)新企業(yè),致力打造復(fù)雜系統(tǒng)下的通用人工智能平臺(tái),實(shí)現(xiàn)以最小成本、最快速度賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景,讓智能像水電煤一樣便捷。目前,已經(jīng)廣泛地服務(wù)于城市運(yùn)行、交通治理、金融保險(xiǎn)、商業(yè)零售等場(chǎng)景中。
 
公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官薛貴榮博士是人工智能與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域頂級(jí)科學(xué)家,國(guó)家科技部云計(jì)算專家組成員。薛貴榮博士于2006年獲得上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)博士學(xué)位,2006年至2009年在上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)系擔(dān)任副教授、特別研究員,是國(guó)內(nèi)第一位在全球搜索領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議ACM SIGIR上發(fā)表論文的科學(xué)家。
 
2009年,薛貴榮博士加入阿里云,負(fù)責(zé)研發(fā)基于云端的阿里搜索引擎(神馬搜索),支撐了阿里搜索框架中億萬網(wǎng)站的搜索和推薦服務(wù)。2013年至2016年擔(dān)任阿里媽媽大數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人,阿里媽媽首席數(shù)據(jù)科學(xué)家;帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)搭建數(shù)據(jù)管理平臺(tái)達(dá)摩盤(DMP), 三年期間,實(shí)現(xiàn)了廣告業(yè)務(wù)日收入從1000多萬到8000多萬的增長(zhǎng)。
 
薛貴榮博士曾在世界頂級(jí)會(huì)議與刊物發(fā)表論文70余篇,擁有專利十余項(xiàng),論文引用達(dá)9000+。
 
此次負(fù)責(zé)TRFold項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)叫天壤XLab,成立于2019年,主要聚焦在創(chuàng)新領(lǐng)域,團(tuán)隊(duì)核心成員有全球頂級(jí)高校的生物計(jì)算專業(yè)、物理學(xué)專業(yè)、數(shù)學(xué)等專業(yè)的博士生,創(chuàng)新氛圍濃郁。通過兩年半的時(shí)間,XLab團(tuán)隊(duì)已經(jīng)掌握了蛋白質(zhì)的折疊的核心技術(shù),能夠參與到國(guó)際最前沿的生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,天壤已經(jīng)跨越了技術(shù)門檻,后續(xù)可以根據(jù)不同的場(chǎng)景進(jìn)行針對(duì)性的研發(fā)和應(yīng)用。
 
據(jù)薛貴榮博士介紹:“傳統(tǒng)意義上,分?jǐn)?shù)達(dá)到90以上就與實(shí)驗(yàn)室的預(yù)測(cè)結(jié)果差別不大,目前TRFold的分?jǐn)?shù)基于更小的數(shù)據(jù)獲得了相對(duì)優(yōu)秀的表現(xiàn),后續(xù)還會(huì)繼續(xù)迭代,爭(zhēng)取到90分以上。隨著技術(shù)的突破,更多的應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)隨之而來?!?/span>
 
在AlphaFold已經(jīng)獲得巨大成功且已經(jīng)開源之后,為何還要切入蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè),做自己的一套算法,對(duì)此,天壤也有自己的想法。薛貴榮博士表示:“AlphaFold2的成功是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方向的重大突破,但是圍繞蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能問題且能夠達(dá)到實(shí)際落地應(yīng)用準(zhǔn)確度要求的AI算法的開發(fā)才剛剛開始,沒有訓(xùn)練模型經(jīng)驗(yàn),或者沒有具備能夠訓(xùn)練出AlphaFold2結(jié)果的能力是無法把該技術(shù)推進(jìn)解決更深層次問題的?!?/span>
 
比如,DeepMind團(tuán)隊(duì)10月份公布的預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)和蛋白質(zhì)相互作用的AlphaFold-Multimer就是將AlphaFold2進(jìn)行微小調(diào)整后,在蛋白質(zhì)復(fù)合體結(jié)構(gòu)上從頭訓(xùn)練,將蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)之間關(guān)系預(yù)測(cè)出來。像這種更深入的研究就必須要有自己搭建底層算法的能力,才能真正地應(yīng)用在生物學(xué)領(lǐng)域。
 
“天壤在做TRFold是自主研發(fā)的,充分考慮了后續(xù)應(yīng)用,比如說我們的模型平臺(tái)有不同的版本,就是用于不同情況,end2end版本用于快速生成結(jié)構(gòu),分段式版本用于大規(guī)模測(cè)算蛋白質(zhì)氨基酸之間的距離,并且在開發(fā)時(shí)也充分考慮了后續(xù)的進(jìn)一步研究與延展性。” 薛貴榮說。
 
天壤蛋白質(zhì)折疊項(xiàng)目負(fù)責(zé)人苗洪江博士表示:“實(shí)際上AlphaFold2的開源反而讓做這個(gè)事情的門檻更高了,假如沒有曾經(jīng)的探索過程,就無法對(duì)它的方法優(yōu)勢(shì)進(jìn)行量化,也不能學(xué)習(xí)到最有價(jià)值的關(guān)于思維方式的創(chuàng)新。此外,AlphaFold2并未公布訓(xùn)練代碼,這意味著你即便下載了它的源代碼,也只能對(duì)單蛋白解構(gòu)進(jìn)行預(yù)測(cè)。比起預(yù)測(cè),天壤更關(guān)注的是這項(xiàng)技術(shù)如何落地,所以我們一定需要從頭搭建一套自研算法,才能展開后續(xù)的工作?!?/span>
 
薛貴榮表示,單蛋白的結(jié)構(gòu)模擬只是個(gè)開始,基于目前的TRFold,還有許多方向可以深入,比如模擬蛋白質(zhì)與其復(fù)合物的相互作用(包括小分子、多肽、其他蛋白質(zhì)等)。目前比較明確的研究方向是繼續(xù)深入模擬蛋白與蛋白之間的相互作用?;谙嗷プ饔?,可以構(gòu)建大規(guī)模的相互作用網(wǎng)絡(luò)圖、靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、突變蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模擬、post-translation修飾蛋白結(jié)構(gòu)、GPCR、抗體模擬等,都是很有意思的方向。
 
該公司還透露,接下來的工作重點(diǎn)將是利用目前的全蛋白質(zhì)組協(xié)同進(jìn)化分析,建立起蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)之間的相互作用的精準(zhǔn)鏈路,通過研究蛋白質(zhì)之間的相互作用,尋找精準(zhǔn)的疾病治療新方法。同時(shí),提高蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的精度和成功率,并探索研發(fā)設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)的新方法。
 
有了自研的TRFold之后,天壤希望能夠幫助人類搭建自己的蛋白質(zhì)相互關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò),真正地對(duì)疾病的治療、藥物的研制等方向做出貢獻(xiàn)。


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