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登 Nature 子刊！论文一作详解蛋白质语言模型的小样本学习方法，解决湿实验数据匮乏难题

作者：神经星星发布时间：2024-10-06

在「Meet AI4S」系列直播第三期中，我们有幸邀请到了上海交通大学自然科学研究院 & 上海国家应用数学中心博士后周子宜， 他所在的上海交通大学洪亮课题组研究方向主要为 AI 蛋白和药物设计、分子生...【查看原文】

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解决医疗大模型训练数据难题，商汤最新研究成果登「Nature」子刊

生成式AI正为医疗大模型迭代按下加速键。

医疗商汤生成式AI

商汤科技SenseTime 2023-09-13

深度学习蛋白质设计最新详解！

深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究主要集中在蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用预测、蛋白质功能注释和蛋白质优化与筛选等方面。这些研究方向为开发新的功能性蛋白质和药物靶点提供了新思路，并在生物医学、药物研发和生物材料等领深度学习在蛋白质设计领域的应用被认为是当前的前沿研究方向之一，蛋白质结构预测与设计领域的未来将充满创新和跨学科的发展，为解决生物医学、生物工程和生物能源等方面的重大问题提供更多可能性。 蛋白质折叠和结构预测：深度学习模型可以预测蛋白质的三维结构，这对理解蛋白质的功能和开展

深度学习

Elysia因你而在的故事 2024-03-01

GPT-4无师自通预测蛋白质结构登Nature子刊！LLM全面进军生物学，AlphaFold被「偷家」

距离GPT-4首次发布已经过去了将近一年半的时间，Nature最近发表的一篇报告却探索出了这个「过气」模型的新用途——氨基酸和蛋白质的结构建模。提到AI4Science， 尤其是AI在生物学领域的应用，DeepMind的AlphaFold已经成为了「出圈」的代表作，是生物学和计算交叉融合的里程碑。2020年底，第一代AlphaFold就已经能以原子级别的精度预测蛋白质的三维形状。然而，这仅仅是一个开始。一个不那么明显的事实是，与Meta FAIR研发的ESM系列不同，AlphaFold并非是使用LLM构建

GPT-4

生信宝典-陈同 2024-09-04

蛋白质深度学习

本文主要面向两类目标读者: 一类是想使用机器学习的生物学家，一类是想进入生物学领域的机器学习研究者。如果你不熟悉生物学或机器学习，仍然欢迎你阅读本文，但有时你可能会觉得有点读不太懂！如果你已经熟悉这两者，那么你可能根本不需要本文 —— 你可以直接跳到我们的示例 notebook 以查看这些模型的实际应用:微调蛋白质语言模型 (PyTorch，TensorFlow)使用 ESMFold 进行蛋白质折叠 (PyTorch，因为 OpenFold 仅支持 PyTorch，所以目前仅支持 PyTorch)面向生物

深度学习机器学习

HuggingFace 2023-05-10

深度学习蛋白质设计

深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究主要集中在蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用预测、蛋白质功能注释和蛋白质优化与筛选等方面。这些研究方向为开发新的功能性蛋白质和药物靶点提供了新思路，并在生物医学、药物研发和生物材料等领深度学习在蛋白质设计领域的应用被认为是当前的前沿研究方向之一，蛋白质结构预测与设计领域的未来将充满创新和跨学科的发展，为解决生物医学、生物工程和生物能源等方面的重大问题提供更多可能性。 蛋白质折叠和结构预测：深度学习模型可以预测蛋白质的三维结构，这对理解蛋白质的功能和开展

深度学习

生信科研 2024-03-05

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原文链接：RockyLinux9编译安装MySQL5.7 - Liu Zijian's Blog | 刘子健的博客 本文最后更新于 2024年12月15日 使用源码编译安装MySQL5.7 1.下载

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