不只是 AlphaFold！一文读懂蛋白质折叠的前世今生：从“不可能”到“轻而易举”

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原标题：不只是 AlphaFold！一文读懂蛋白质折叠的前世今生：从“不可能”到“轻而易举”
关键字：蛋白质,结构,生物学家,报告,算法
文章来源：人工智能学家
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内容摘要：

来源：学术头条
编译：马雪薇
【编者按】一维的分子链如何正确折叠成特定的三维形状，这被称为蛋白质折叠问题。三年前，谷歌的AlphaFold实现了迄今为止科学界最大的人工智能（AI）突破——蛋白质结构预测准确率超过 90%。
这加速了分子研究，并引发了关于我们为什么要做科学的深层次问题。然而，这是否意味着人工智能永远改变了蛋白质科学的研究范式？
日前，Quanta Magazine科学作家Yasemin Saplakoglu在一篇长文中详细介绍了蛋白质折叠问题的历史——从早期实验学家使用 X 射线晶体学解析蛋白质结构，到计算生物学家尝试通过算法预测结构，再到 AlphaFold 的出现及其带来的颠覆性影响。同时，她也探讨了人工智能在蛋白质科学领域的突破性进展，特别是AlphaFold 如何改变蛋白质结构预测，并引发关于科学未来和人工智能角色的深刻思考。
如今，人工智能正在颠覆蛋白质科学，但或许并未终结它，事实是怎样的？
（全文近 25000 字，干货满满，建议收藏。）学术头条在不改变原文大意的情况下，做了简单的编译。内容如下：
2020 年 12 月，数百名计算科学家聚集在他们的屏幕前，

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