2021年7 月 22 日——Google Health 的 DeepMind 宣布與歐洲分子生物學實驗室 (EMBL) 建立合作伙伴關系，為科學界提供對迄今為止開發(fā)的最全面的 3D 蛋白質結構預測數據庫的開放訪問。
免費數據庫包括基于人類基因組表達的 20,000 種蛋白質的超過 350,000 種蛋白質結構預測。確定蛋白質如何“折疊”并形成其 3D 結構是確定其功能的重要步驟，這是每個生物過程的基礎。
該數據庫采用人工智能 (AI) 技術開發(fā)，旨在幫助各個領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結構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 的目標一直是構建人工智能，然后將其用作工具來幫助加快科學發(fā)現本身的步伐，從而促進我們對周圍世界的理解，”在聲明中。
驅動數據庫的人工智能技術被稱為 AlphaFold，它是由 DeepMind 開發(fā)的，去年被蛋白質結構預測小組的批判性評估認可為 50 年來確定蛋白質如何從氨基酸折疊成它們的挑戰(zhàn)的重大突破。 3D 結構。
根據 EMBL 總干事 Edith Heard 博士的說法，AlphaFold 數據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據進行訓練的，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，”赫德說。
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