去年10月 ， DeepMind 发布了一个修改版的子模型 ， 名为“AlphaFold-Multimer” ， 抓木门用于蛋白质复合物的结构预测 。 随后在11月 ， 该公司将相关子模型代码整合到 AlphaFold 二代代码当中 ， 显著提高了多链蛋白质结构的预测准确度 。
同年12月 ， DeepMind 向 AlphaFold数据库当中增加了超过40万条蛋白质结构 。
2022年：数据库持续几何级增长
今年1月 ， DeepMind 宣布已经有超过30万研究者使用了 AlphaFold数据库 ， 并且添加了超过27个蛋白质组 ， 总计超过19万条蛋白质结构预测数据 。 这次添加的重要性在于其中17个蛋白质组都和被忽视热带疾病有关 ， 影响全球十多亿人 。
7月（本次） ， DeepMind 将 AlphaFold 数据库从近100万条扩展到2.14亿条 ， 覆盖了人类已知的绝大多数蛋白质（也即 UniProt 蛋白质数据库的大部分内容）
*注：封面图来自于 DeepMind ， 版权属于原作者 。 如果不同意使用 ， 请尽快联系我们 ， 我们会立即删除 。
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