ライブブロードキャストプレビュー丨AlphaFoldより精度が高く、深層学習に基づいて生体高分子とその相互作用の立体構造予測を実現

生放送「Meet AI4S」シリーズの第 6 話は、幸運にも南開大学統計データサイエンス学部の鄭偉教授を招き、定刻通りに開始されます。今回のシェアは「AlphaFold3の王座は安定していない。アカデミアからのブレークスルー：深層学習に基づく生体高分子の立体構造予測とその相互作用」です。

タンパク質の機能は、その固有の三次元構造によって決まります。近年、ディープラーニングなどの人工知能技術に基づくタンパク質の構造予測が急速に発展し、2024年のノーベル化学賞も受賞しました。

南開大学のZheng Wei教授は、タンパク質などの生体高分子の構造予測の歴史的発展と現在の進歩について詳しく共有し、タンパク質モノマー（DI-TASSER）、タンパク質複合体（DMFold）、タンパク質のディープラーニング構造に焦点を当てます。核酸複合体 (DeepProtNA) やタンパク質アロステリー (EnsembleFold) などの予測ツールも、以前の世界タンパク質構造予測コンテスト (CASP) での経験を共有しています。

このライブ ブロードキャストのために、HyperAI は全員に 10 時間の NVIDIA RTX A6000 リソースを特別に用意しました。ライブ ブロードキャスト ルームの抽選に参加した視聴者には、それを無料で入手できるチャンスがあります。

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ゲスト紹介

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AlphaFold3 の王座はまだ安定していない、学術界から発信：深層学習に基づく生体高分子とその相互作用の三次元構造予測

視聴者のメリット

1. タンパク質やその他の生体高分子の構造予測の歴史的発展過程、現在の進歩と発展の見通しを理解する

2. 構造予測が生物学的問題、工業生産、その他の分野にどのように応用できるかを理解する

3. 生体高分子の構造予測に広く使用されているオンラインサーバーを理解し、精通する

チーム紹介

Zheng Wei は現在、南開大学統計データサイエンス学部の教授兼博士指導教員であり、感染症追跡、早期警戒、インテリジェントな意思決定に関する国家重点研究所のメンバー、および国際標準開発委員会のメンバーでもあります。タンパク質予測構造保存形式 ModelCIF 用。

かつてミシガン大学で博士研究員として研究に従事し、タンパク質などの生体高分子の構造、機能、相互作用の予測に長年取り組んできました。数多くのタンパク質モノマー、タンパク質複合体、核酸の開発を主導してきました。複合体、タンパク質・核酸複合体構造予測アルゴリズム、構造評価アルゴリズムなどWorld Protein Structure Prediction Competition (CASP) の複数の大会で優勝 (CASP13-16) を複数回受賞。世界中で 80 以上の学術/産業研究グループを率いています。彼は CASP の試合後の国際会議で特別報告を行うよう 3 回招待されている。

その中で、このアルゴリズムは CASP15 の抗体抗原複合体を予測する際に実験解析に匹敵する精度を達成し、Nature 誌に報告されました。 2024年に開催されたCASP16コンペでは、同社が開発したアルゴリズムがタンパク質複合体のハードタンパク質の予測で1位、核酸ポリマーのサーバーグループで1位、タンパク質核酸複合体の予測で1位となった。複合機の総合折り精度評価で第1位。 TM スコアは、マルチコンフォメーション予測において第 1 位にランクされます。

Zheng Wei は、Nature Methods、Nature Communications、Nucleic Acids Research、PNAS などのハイレベル SCI ジャーナルに 50 以上の論文を発表しています。関連する研究結果は 3,000 回近く引用されており、同社が開発したアルゴリズム サーバーは 100 か国以上で約 100,000 人のユーザーにサービスを提供しています。

彼は、数多くの国および天津市の人材プロジェクトや主要プロジェクトを主催し、参加してきました。南海大学統計・計算科学部のバイオインフォマティクスチームの現在の研究方向は、タンパク質などの生体高分子の構造、機能、相互作用の予測研究、タンパク質のオミクス予測研究です。無秩序領域、ビッグランゲージモデルおよび生物学的ラージランゲージモデル研究、抗体医薬品のスクリーニングおよび最適化研究など。

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AI4S ライブ シリーズを紹介します

HyperAI (hyper.ai) は、データサイエンス分野における中国最大の検索エンジンであり、AI for Science の最新の科学研究成果に焦点を当て、Nature や Science などのトップジャーナルの学術論文をリアルタイムで追跡しています。これまでに 200 件以上の AI for Science 論文を解釈。

さらに、中国で唯一の AI for Science オープンソース プロジェクト awesome-ai4s も運営しています。

* プロジェクトアドレス:

https://github.com/hyperai/awesome-ai4s

AI4S の普遍化をさらに促進し、学術機関の科学研究成果の普及障壁をさらに引き下げ、より幅広い業界の研究者、技術愛好家、産業界と共有するために、HyperAI は「Meet AI4S」ビデオ コラムを企画しました。 AI に深く関わっている人々を招待し、科学研究分野の研究者や関連部門を招待し、研究結果や方法論的アイデアをビデオの形式で共有し、科学研究の進歩の過程で AI 科学が直面する機会と課題について共同で議論します。 AI for Science の科学的普及と普及を促進します。 

これまでに、地理情報科学、生命科学、タンパク質工学の分野をカバーする Meet AI4S ライブ中継を 4 回開催し、成功を収めてきました。

高効率の研究グループや研究機関は、ライブブロードキャストに参加することを歓迎します。QRコードをスキャンして「Neural Star」WeChatを追加すると詳細がご覧いただけます↓