《Science》：利用Meta AI开发的ESMFold语言模型快速进行蛋白结构预测

2023-03-31 生物谷 等1家媒体报道 科研进展

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2023年3月31日获悉，Meta AI的Facebook AI研究院（FAIR）的研究人员在2023年3月17日的《Science》期刊上发表了一篇标题为“Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model”的论文，详细介绍了一个利用机器学习构建的6.17亿个预测蛋白结构的数据库。ESMFold语言模型对这些结构的描述比DeepMinds AlphaFold2快60倍，尽管报告的准确率较低。根据这篇论文，对100万个高置信度结果的随机抽样显示，767580种蛋白与UniRef90（一个已知蛋白序列的数据库）中的任何序列的序列一致性低于90%。这些作者认为，这表明这些蛋白与现有的UniRef90序列不同。