华大基因旗下科普教育平台爱博物联合创始人、科普作家冷哲此前对第一财经表示，DeepMind的AlphaFold揭开了生命科学领域飞跃的一个序幕，AlphaFold的出现扭转了大家对于蛋白质结构不可预测的一个刻板印象，甚至当时一度传出来结构生物学从业者 ...

位于旧金山的 Ligo Biosciences 已经发布了无限制版本的 AlphaFold3；其他团队正在开发不受限制的 AlphaFold3 版本：AlQuraishi 希望在今年年底前推出完全开源的模型 ...

AlphaFold 3还通过引入扩散模块，直接预测原子坐标的创新设计，进一步增强了模型的功能。传统的结构预测方法往往依赖于氨基酸特定框架或侧链扭转角来进行预测，这在一定程度上限制了模型处理不同分子类型的能力。而AlphaFold ...

█ 脑科学动态高速3D生物打印技术革新，精准再现人体组织结构记忆不再局限于大脑：非神经细胞中的记忆机制人犬互动中的情感同步：心率变异性的共同调节现象铁螯合剂加速阿尔茨海默病患者认知衰退精神疲劳引发的大脑局部睡眠状态导致自我控制力下降星形胶质细胞操控情 ...

终于，Google DeepMind 把 AlphaFold3 开源了！开源不久便已经斩获 1.7k star。 至此，科学家们可以下载 AlphaFold3 代码，并将这一 AI ...

然而，这个诺奖级AI的「不开源」一直引起学界的不满。谷歌DeepMind只推出了一个免费研究平台「AlphaFold Server」，而且该服务有每日的次数限制。相比于开源的AlphaFold2来说，这种使用方式缺失了很多自由度。

11月12日，谷歌开源了蛋白质预测模型——AlphaFold-3的模型代码和权重供学术用途，以帮助推动科学研究。

值得一提的是，谷歌DeepMind团队通过开源AlphaFold-3模型的源代码，邀请学术界的科研人员以非商业用途下载和优化这一获得诺贝尔奖的蛋白质结构建模工具。这意味着科研人员可以自由地获取AlphaFold-3，并利用其强大的预测能力来推动科学研究和药物发现。此外，AlphaFold-3还通过AlphaFold Server提供了一个易于使用的平台，使科学家能够充分利用该模型的预测功能。

【新智元导读】最近，微软研究院开发的AI²BMD登上了Nature。这是生物分子动力学（MD）模拟中，继经典MD和量子力学之后，首个成功地兼顾了模拟效率和精度的开创性方法！AlphaFold之后，AI在生化科学领域带来的革新仍在继续。

谷歌终于开源了万众期待的蛋白质预测模型——AlphaFold-3。全球顶级科学期刊《Nature》也进行了重磅推荐，这将对全球科研领域产生重大影响，生物、化学、医药的科学家们可以在本地部署AlphaFold-3，可以极限缩短新药、疫苗等研发进程。谷歌本次开源AlphaFold-3模型非常非常低调，甚至都没有发布一篇新闻，只是在原来文章上进行了一段很小的文字说明：11月11日更新，我们已发布了Alp ...