北京
NVIDIA、Google DeepMind、歐洲分子生物學實驗室下屬歐洲生物信息學研究所（EMBL-EBI）以及首爾大學 Steinegger 實驗室，對 AlphaFold 蛋白質結構數據庫進行了大規模擴展，為可搜索數據庫新增了 170 萬個高置信度預測的蛋白質復合物，并提供約 3000 萬個額外預測結構供批量下載。
這一新增數據集是同類中規模最大的，使該數據庫成為一個能夠在前所未有規模下開展蛋白質相互作用建模的綜合資源平臺。
Google DeepMind 的 AlphaFold-Multimer 模型為數據庫提供了 AI 預測生成的蛋白質結構。同時，通過在 OpenFold 推理流程中集成了包括 NVIDIA TensorRT 和 cuEquivariance 在內的 NVIDIA 計算庫，推理速度相較傳統方法提升超過 100 倍。
該數據庫提供這些預先計算的蛋白質結構形式作為研究假設，從而加速新藥靶點發現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超級計算資源的低資源環境研究人員開展相關研究。
該項目優先聚焦參考蛋白質組，即代表物種分類多樣性的蛋白集合，以及世界衛生組織重點關注的病原體名單，以推動傳染病研究。
對于制藥行業而言，這些預測結構可作為強有力的初始假設，大幅加速后續濕實驗進程，節省寶貴的時間與資源。
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