北京
NVIDIA、Google DeepMind、歐洲分子生物學(xué)實驗室下屬歐洲生物信息學(xué)研究所（EMBL-EBI）以及首爾大學(xué) Steinegger 實驗室，對 AlphaFold 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了大規(guī)模擴展，為可搜索數(shù)據(jù)庫新增了 170 萬個高置信度預(yù)測的蛋白質(zhì)復(fù)合物，并提供約 3000 萬個額外預(yù)測結(jié)構(gòu)供批量下載。
這一新增數(shù)據(jù)集是同類中規(guī)模最大的，使該數(shù)據(jù)庫成為一個能夠在前所未有規(guī)模下開展蛋白質(zhì)相互作用建模的綜合資源平臺。
Google DeepMind 的 AlphaFold-Multimer 模型為數(shù)據(jù)庫提供了 AI 預(yù)測生成的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。同時，通過在 OpenFold 推理流程中集成了包括 NVIDIA TensorRT 和 cuEquivariance 在內(nèi)的 NVIDIA 計算庫，推理速度相較傳統(tǒng)方法提升超過 100 倍。
該數(shù)據(jù)庫提供這些預(yù)先計算的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)形式作為研究假設(shè)，從而加速新藥靶點發(fā)現(xiàn)和疾病機制研究中的實驗驗證過程。這大幅降低了科研門檻，尤其有助于那些缺乏先進(jìn)超級計算資源的低資源環(huán)境研究人員開展相關(guān)研究。
該項目優(yōu)先聚焦參考蛋白質(zhì)組，即代表物種分類多樣性的蛋白集合，以及世界衛(wèi)生組織重點關(guān)注的病原體名單，以推動傳染病研究。
對于制藥行業(yè)而言，這些預(yù)測結(jié)構(gòu)可作為強有力的初始假設(shè)，大幅加速后續(xù)濕實驗進(jìn)程，節(jié)省寶貴的時間與資源。
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