ByteDance Research登Nature子刊：AI+冷冻电镜，揭示蛋白质动态

AIGC动态欢迎阅读

原标题：ByteDance Research登Nature子刊：AI+冷冻电镜，揭示蛋白质动态
关键字：字节跳动,结构,动态,模型,蛋白质
文章来源：机器之心
内容字数：0字

内容摘要：

机器之心发布
机器之心编辑部2024 年的诺贝尔化学奖颁发给了在结构生物学领域取得重大成就的 David Baker 团队和 AlphaFold 团队，激发了 AI for science 领域新的研究热潮。
近两年科学界一个饱受争议的命题是：“AlphaFold 是否终结了结构生物学？” 首先，AlphaFold 之类的结构预测模型的训练数据正是来自于以 X 射线、冷冻电镜（cryo-EM）等为代表的传统结构解析方法。其次，冷冻电镜技术非常擅长解析蛋白质的动态，而这正是 AlphaFold 所无法做到的。巧合的是，冷冻电镜这项技术于 2017 年也获得了诺贝尔化学奖。
那么，以 AlphaFold 为代表的 AI 技术能否辅助以 cryo-EM 为代表的传统方法？两个诺奖级技术的碰撞，能够擦出什么样的火花？
ByteDance Research 提出 AI for Science 模型被 Nature 子刊收录
近日，来自字节跳动 ByteDance Research 团队的研究人员提出了 CryoSTAR 方法，成功将来自原子模型的结构先验应用到冷冻电镜实验数据的动态解析中，为解决

原文链接：ByteDance Research登Nature子刊：AI+冷冻电镜，揭示蛋白质动态

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：
作者简介：