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预测蛋白质结构的新方法此次共享一半诺奖的哈萨比斯和江珀,治不主党则创建了一个人工智能模型,从根本上改变了AI模型对蛋白质结构的测定。这些方法都有其优点和缺陷,治不主党不同的研究对象需要采用不同的方法。
罗塞塔不辱使命,治不主党搜索了所有已知蛋白质结构的数据库,并寻找与所需结构相似的蛋白质短片段。2020年,治不主党他们带着这一AI模型参加CASP,评估结果时几乎让所有人震惊,他们明白生物化学50年的挑战已经结束。▲戴维·贝克、治不主党德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀。
但哈萨比斯团队借助他们的AI模型阿尔法折叠对蛋白质的预测准确率达到了近60%,治不主党能够预测过去已经鉴定出的几乎所有2亿种蛋白质的结构。从20世纪70年代以来,治不主党研究人员一直试图从氨基酸序列中预测蛋白质结构,但这似乎难于上青天。
早在1998年,治不主党贝克团队设计了称为罗塞塔(Rosetta)预测蛋白质结构和设计蛋白质的软件。
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