AI fehérje előrejelzési eszköz alfafold3 már elérhető nyílt forráskódként

AlphaFold3 von DeepMind ist jetzt Open Source. Forscher können das AI-Tool zur Proteinstrukturvorhersage für nicht-kommerzielle Zwecke nutzen.
A DeepMind -ból származó Alphafold3 most nyílt forráskódú. A kutatók az AI eszközt használhatják a fehérjeszerkezet előrejelzéséhez nem kereskedelmi célokra. (Symbolbild/natur.wiki)

AI fehérje előrejelzési eszköz alfafold3 már elérhető nyílt forráskódként

A

alfafold3 végre elérhető. Hat hónappal a Google DeepMind után Controvialis The Controvialis The Controvial The Condrovery "> Controvialis Conthrovialis Conther Acomory"> Controvialis Conthrovialis Codial The Code Ag. = "https://www.nature.com/articles/S41586-024-07487 w" data-track = "kattintás" data-label = "https://www.nature.com/articles/s41586-07487-w" data-track-category = "Body Text Link"> Papers már a Prefotein Protiction előrejelzés.

"Nagyon izgatottak vagyunk, hogy láthatjuk, mit csinálnak az emberek vele"-mondja John Jumper, aki a Deepmind Alphafold csapatát és a múlt hónapban vezeti Demis Hassabis vezérigazgatóval A KÉMIA NOBEL DÍJA 2024-es részének része a KI eszköz munkájáért.

In contrast to his predecessors, Alphafold3 able to model proteins in combination with other Molekulák Ahelyett, hogy elengedné a mögöttes kódot, a az eset-mélységű hozzáférést biztosított egy webszerveren keresztül, amely korlátozta a tudósok számát és típusát. Fontos, hogy az Alphafold3 szerver ne engedje meg a tudósoknak, hogy megjósolják, hogyan reagálnak a fehérjék potenciális gyógyszerek jelenlétében. De most DeepMind döntése azt jelenti, hogy kiadja azt a kódexet, amelyet az akadémiai tudósok maga a modell működtetésével tudnak megjósolni az ilyen interakciók.

A vállalat kezdetben kijelentette, hogy az Alphafold3 rendelkezése csak a megfelelő egyensúly a kutatáshoz való hozzáférés és a webszerveren keresztüli kereskedelmi ambíciók védelme között. Az izomorf laboratóriumok, a londoni Deepmind-ból származó spin-off, az Alphafold3-at használják a kábítószer-kutatásban.

Ugyanakkor áthelyezték az AlphafAFold3 publikációját, vagy a kódot, vagy a modellt, a kódot, vagy a modellek súlyát, vagy a modellek súlyát, vagy a Paramets> "Body Text Link"> áthelyezték az AlphafAfold publikációját. A szoftver fehérjeszerkezetekre és egyéb adatokra képzésével - a tudósok kritikája, akik azt állították, hogy ez a lépés aláásta a reprodukálhatóságot. A DeepMind gyorsan meghúzta a következményeket, és azt mondta, hogy az eszköz nyílt forráskódú verziója hat hónapon belül elérhetővé válik.

Mindenki letöltheti az Alphafold3 szoftverkódot, és nem használja kereskedelmileg. Jelenleg azonban csak az akadémiai hovatartozással rendelkező tudósok kérésre hozzáférhetnek az edzési súlyokhoz.

verziók

A DeepMindnek van versenye: Az elmúlt néhány hónapban több vállalatnak van , amelyeket az eredeti papír pszeudokódban ismertetett fajokban ismertek.

Két kínai vállalat-a Baidu technológiai óriás és a Tikok fejlesztője, a Bydedance-Have közzétette saját modelljeiket, amelyeket az Alphafold3 ihlette, valamint a kaliforniai San Francisco-i induló vállalkozás.

Ezeknek a modelleknek az alapvető hátránya, hogy egyikük, például az Alphafold3, nem engedélyezett olyan kereskedelmi alkalmazásokra, mint például a kábítószer -kutatás - mondja Mohammed Alquraishi, a New York -i Columbia Egyetem számítógépes biológusa. A Chai Discovery modellje, a CHAI-1 felhasználható ilyen munkához egy webszerveren keresztül-magyarázza Jack Dent, a cég társalapítója.

Egy másik cég, a San Francisco -i Ligo Biosciences, az Alphafold3 korlátozásának -ingyenes verzióját tett közzé. Ennek azonban még nem rendelkezik a teljes funkciók teljes spektrumával, ideértve a különféle fehérjék gyógyszereinek és molekuláinak modellezésének képességét.

Más csapatok az Alphafold3 verzióin dolgoznak, amelyek ilyen korlátozások nélkül állnak rendelkezésre: Alquraishi reméli, hogy ebben az évben egy teljesen nyílt forráskódú modellt kínálhat. Ez lehetővé tenné a gyógyszeripari vállalatok számára, hogy a modell saját verzióinak átvételét használják védett adatok felhasználásával, például a különféle gyógyszerekhez kötött fehérjék struktúrái felhasználásával, amelyek potenciálisan növelhetik a teljesítményt.

nyitottsági számok

Tavaly az új biológiai AI modellek rohannak azoktól a cégektől, amelyek eltérő megközelítést mutatnak a nyitottsághoz. Anthony Gitternek, a Wisconsin-Madison Egyetem számítógépes biológusának nincs probléma azzal, hogy a kereskedelmi vállalatok belépnek a területére-mindaddig, amíg ugyanazokat a szabályokat követik, mint más tudósok, amikor megosztják munkájukat a speciális magazinokban és a kellékek szervereiben.

Ha a DeepMind egy tudományos kiadványban felveti az Alphafold3 -ra vonatkozó követeléseket, "várom, hogy megosztja az előrejelzések készítéséről szóló információkat, valamint az AI modelleket és a kódot, hogy ellenőrizhessük őket" - tette hozzá Gitter. "A csoportom nem fog olyan eszközöket használni, amelyeket nem tudunk ellenőrizni."

Az a tény, hogy az Alphafold3 számos replikációját már létrehozták, azt mutatja, hogy a modell reprodukálható, még nyílt forráskód nélkül is - mondja Pushmeet Kohli, a DeepMind AI tudományának vezetője. Hozzáteszi, hogy a jövőben további megbeszéléseket kíván a közzétételi előírásokról olyan területen, amelyet egyre inkább az akadémiai és vállalkozói kutatók laknak.

Az Alphafold2 nyílt forráskódú természete más tudósok innovációjához vezetett. For example, the winners of a recent competition for protein modeling used the AI ​​​​tool to use új fehérjék megtervezéséhez, amelyek kötődhetnek a rákos célhoz . A Jumper kedvenc hackje az Alphafold2-től egy olyan csapatból származik, amely a Egy fontos fehérje azonosításához, amely segít a spermában a tojások lefoglalásában .

A

jumper alig tud várni, hogy mely meglepetés jelenik meg az AlphaJT3 közzététele után - még akkor is, ha nem mindig sikeresek. "Az emberek furcsa módon fogják használni" - jósolja. "Néha kudarcot vall, és néha sikeres lesz."