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该团队写道——尽管存在局限性，但AlphaFold预测已经在改变蛋白质结构假设的产生和检验方式。但几年前，由谷歌旗下公司DemusimtotoepMind创建的基于深度学习的人工智能测序式模型AlphaFold解决了这个问题。

北京时间5月8日（周三）晚间，《自然》杂志刊登了DeepMind的AlphaFold团队和伦敦药物研发公司IsomorphicLabs共同署名的论文，介绍了AlphaFold3，这是AlphaFold的第三代版本，全新的蛋白质结构预测系统能以前所未有的精度预测蛋白质数据库（ProteinDataBank）内几乎所有分子类型的复合物结构。论文第一作者、DeepMind高级研究科学家JohnJumper和同事称，到目前为止，全球数以百万计的研究人员已经使用AlphaFold2在疟疾疫苗、癌症治疗和酶设计等领域取得了进展。而且，AlphaFoldmusimtoto服务器可以帮助科学家提出新的假设，并在实验室中进行测试，从而加快工作进度，实现进一步的创新。

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在基准测试中，AlphaFold3的准确率比现有最好的传统方法高出50%，且无需输入任何结构信息，这使得AlphaFold3成为首个在生物分子结构预测方面超越基于物理工具的方法的人工智能系统。

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