2021年7 月 22 日——Google Health 的 DeepMind 宣布與歐洲分子生物學實驗室 (EMBL) 建立合作伙伴關(guān)系，為科學界提供對迄今為止開發(fā)的最全面的 3D 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測數(shù)據(jù)庫的開放訪問。
免費數(shù)據(jù)庫包括基于人類基因組表達的 20,000 種蛋白質(zhì)的超過 350,000 種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測。確定蛋白質(zhì)如何“折疊”并形成其 3D 結(jié)構(gòu)是確定其功能的重要步驟，這是每個生物過程的基礎(chǔ)。
該數(shù)據(jù)庫采用人工智能 (AI) 技術(shù)開發(fā)，旨在幫助各個領(lǐng)域的研究人員加快工作速度。例如，科羅拉多大學博爾德分校的一個團隊正在使用預測的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)來研究抗生素耐藥性，而加利福尼亞大學舊金山分校的一個團隊正在使用它們來闡明 SARS-CoV-2 生物學，DeepMind 在一份報告中說釋放。
DeepMind 的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Demis Hassabis 博士說：“我們在 DeepMind 的目標一直是構(gòu)建人工智能，然后將其用作工具來幫助加快科學發(fā)現(xiàn)本身的步伐，從而促進我們對周圍世界的理解，”在聲明中。
驅(qū)動數(shù)據(jù)庫的人工智能技術(shù)被稱為 AlphaFold，它是由 DeepMind 開發(fā)的，去年被蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測小組的批判性評估認可為 50 年來確定蛋白質(zhì)如何從氨基酸折疊成它們的挑戰(zhàn)的重大突破。 3D 結(jié)構(gòu)。
根據(jù) EMBL 總干事 Edith Heard 博士的說法，AlphaFold 數(shù)據(jù)庫是開放科學良性循環(huán)的一個例子。
“AlphaFold 是使用科學界建立的公共資源中的數(shù)據(jù)進行訓練的，因此其預測公開是有意義的。公開、自由地分享 AlphaFold 預測將使世界各地的研究人員能夠獲得新的見解并推動發(fā)現(xiàn)，”赫德說。
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