【AlphaFold3】网络架构篇（1）|概览+预测算法

最新推荐文章于 2025-11-12 09:55:27 发布
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分类专栏： 逐解AlphaFold：蛋白质折叠之谜 文章标签： 架构 算法
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前言-AF3与AF2比较

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AlphaFold3（AF3）简单介绍：预测各种生物分子结构和它们之间相互作用的深度学习模型
weixin_42357472的博客
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参考：文章地址：AlphaFold3体验官网：《Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold3》 DeepMind 开发的一个用于预测生物分子结构和它们之间相互作用的深度学习模型。
AI系统架构原理与代码实战案例讲解
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08-10 1385
人工智能的概念可以追溯到上世纪50年代，图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。早期的研究主要集中在符号推理、专家系统等领域，取得了一些突破，例如机器定理证明、西洋跳棋程序等。上世纪80年代，随着专家系统的兴起，人工智能进入了一个黄金时期。专家系统通过模拟人类专家的知识和经验进行推理和决策，在医疗诊断、故障诊断等领域取得了成功应用。进入90年代，由于计算能力的限制和数据量的不足，人工智能的发展陷入低谷。近年来，随着深度学习技术的突破、大数据的兴起以及计算能力的提升，人工智能迎来了第三次发展浪潮，在图
AlphaFold3中文安装教程
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AlphaFold3的安装教程。
AlphaFold3 完整使用教程
lihui261431的博客
10-10 1573
AlphaFold3 使用自定义的 JSON 格式（），与 AlphaFold Server 的格式有所不同但可自动转换。"id": "A",],"description": "可选的描述文本",字段详解id: 链标识符，可以是单个字母（如"A"）或列表（如表示同源多聚体）sequence: 氨基酸序列（单字母代码）: 翻译后修饰（PTMs）列表ptmType: CCD 代码（如"HY3"表示羟脯氨酸）: 1-based 位置: A3M 格式的 MSA（内联）
细节满满 | AlphaFold在线版使用攻略详解
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Alphafold3技术详解（模型框架）
AlphaFold3—转录因子预测（实操）
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转录因子通过DNA结合结构域识别基因附近的DNA序列，如启动子中的TATA盒、CAAT盒、GC盒等元件。生物常见配体：ATP、ADP、AMP、GTP、GDP、FAD、NADP、NADPH、NDP、血红素、血红素C、肌酸、油酸、棕榈酸、柠檬酸、叶绿素A和B、细菌叶绿素A和B。某些糖组成的糖链（包括支链）：α/β-D-葡萄糖、α/β-D-甘露糖、α-L-岩藻糖、β-D-半乳糖、N-乙酰-β-D-葡萄糖胺。生物常见离子：Ca2+、Co2+、Cu2+、Fe3+、K+、Mg2+、Mn2+、Na+、Zn2+、Cl-
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AlphaFold 3的MSA模块（多序列比对模块）通过改进的注意力机制处理进化信息，显著提升了计算效率。该模块包含4个同质块，通过外积均值将MSA特征转换为成对表示（pair representation），并采用门控加权平均更新MSA特征。与AlphaFold 2相比，其创新点在于：1）独立处理MSA各行，通过成对表示间接传递信息；2）使用SwiGLU激活函数替代ReLU；3）简化注意力计算，完全依赖成对表示生成权重。模块输出作为Pairformer的基础输入，为蛋白质/核酸结构预测提供关键约束。
【第1章：深度学习概览——1.1 深度学习的历史背景与发展轨迹】
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你可能不知道，现在能自动给照片上色、帮医生看CT片、甚至写诗作曲的AI技术，其实早在二战时期就埋下了种子。这段故事里充满了天才的灵光乍现、整个行业的集体打脸、以及无数个"山穷水尽疑无路，柳暗花明又一村"的神转折。系好安全带，我们要从1943年的脑科学实验室说起…
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本文旨在全面分析人工智能领域中深度学习技术的发展趋势，涵盖从基础理论到前沿应用的各个方面。深度学习算法的演进路径模型架构的创新方向计算范式的转变趋势行业应用的扩展边界技术挑战与解决方案本文采用系统性分析方法，首先介绍深度学习的基础概念，然后深入探讨技术发展趋势，包括算法优化、架构创新和应用扩展。最后，我们将展望未来可能的发展方向和技术挑战。深度学习(Deep Learning)：一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够自动学习数据的层次化特征表示。
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AlphaFold3是谷歌DeepMind与Isomorphic Labs合作开发的一款先进的人工智能程序，用于预测蛋白质、DNA、RNA等生物分子的结构及其相互作用。该模型于2024年5月发布，并在同年11月开源供学术研究使用。AlphaFold3在多个领域展现出显著的应用潜力和优势。首先，它能够高精度地预测蛋白质与其他分子（如配体、核酸等）的复合体结构，其准确性较前代AlphaFold2有显著提升。
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AlphaFold 3 是由 Google DeepMind 开发的一款开源项目，它提供了一种预测生物分子相互作用结构的推理管道实现。AlphaFold 3 能够准确预测蛋白质的三维结构，对于生物科学研究具有重要意义。本项目包含了运行推理所需的所有代码，但模型参数需要直接从 Google 获取。 ## 2. 项目快速启动 在开始之前，请确保您的系统中已经安装了 Docker 和必要的依赖库。
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