在过去五年中，Google DeepMind 的 AlphaFold 系统显著加速了生物学研究，已被引用在超过 35,000 篇论文中，并被纳入超过 200,000 篇其他论文的研究方法。研究人员使用 AlphaFold 2 报告称，提交新颖的实验性蛋白质结构的数量增加了 40% 以上，并且他们的工作更有可能在临床文章和专利中被引用。最新版本 AlphaFold 3 将其预测能力扩展到 DNA、RNA 和配体，旨在通过预测所有生命分子的结构和相互作用的能力，彻底改变药物发现并迎来“数字生物学”时代。 AI
排序理由 该集群讨论了人工智能系统在生物学研究中的影响和进展，包括模型的新版本，符合“研究”类别。
- AlphaFold
- AlphaFold 2
- AlphaFold 3
- GitHub
- Google DeepMind
- Isomorphic Labs
- Nature
- Sainsbury Lab
- University of Zurich
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