科研丨基于AI的高精度蛋白质结构预测及设计服务器平台

FALCON2: 基于AI的高精确度肽质形态得出及其设计服务器和平台

1. 更进一步定位

支撑AI厚度研修赋能癌症有意识免疫治疗、免疫反可不其设计及从基础分析到生物医学开发的通向。

2. 的产品参考

2005年，《Science》杂志将肽质形态得出列为125个全人类不可缺少的未解科学弊端之一；2022年1同月，一宫内副宫内长投票评选“科学分析借助AI系统设计破解肽质形态得出难题”排到2021年当今世界十大生物系统设计进展公告牌第三位；2022年1同月，《Nature》杂志上半年发生变化2022年科学进程的7大前沿系统设计，“肽质形态给定”排到第二位。

FALCON2都有从头得出算国法ProFOLD、基于模板的得出方国法ProALIGN，ProFOLD采行了一种另行型的神经网络CopulaNe，可从MSA直接得出肽质位点间距离，面对了“信息取走”缺陷弊端。在CASP13试验中集上，ProFOLD达到了0.7的得出精确度，比不上AlphaFold，具体科研机构更进一步在国际间Nature 子刊Nature Communications出版。

李伟副宫内长指导小组将分析重点放置免疫反可不和TCR形态上，主要弊端是基础上CDR3区外得出，此区外从未contacts能够用AlphaFold得出、MSA方国法来作形态，分析推论近期结果，从AlphaFold的3A基础上至1.5A。

3. 可不用领域

2017年，有意识另行肽质发现成为一个未解难题，当今世界主流物理学界认为，可不直接从肝细胞表面直接提取另行肽质，用分光化学合成，以人工智能得出另行肽质的免疫原性，代替习惯湿研究小组。

为解决问题这个弊端，李伟副宫内长小组连续出版了1篇Nature Methods、2篇Nature Machine Intelligence、1篇PNAS书评，首次在全球范围内将厚度研修国法导入肽组学。李伟副宫内长 DeepNovo 革命性地基础上了分光从头化学合成精确度，成为当今世界标杆。

DeepNovo基础上了分光从头化学合成精确度

有意识另行肽质化学合成系统设计提升了另行肽质寻找的精确度

化学合成弊端基本被解决问题之后，需解决问题试验中另行肽质免疫原性的弊端。免疫原性来自于另行肽质、MHC-I、以及TCR的相结合，要意味着MHC-I和TCR的肽形态。李伟副宫内长小组将具体系统设计进一步提升，将完全解决问题《Nature》杂志5此前提出的挑战，为全人类战胜癌症提供一个决定性且大幅降低成本的路子。

李伟副宫内长办公室小组已与西安大学（郑大第三世界超算西安中心筹划，协同郑大一附宫内生物细胞治疗中心、郑大信工宫内、郑大先进宫内等）达成硕博后高端跨学科人才培养及科研机构等合作意向，将消除一个崭另行的跨学科专业：人工智能在生态学及医疗中的可不用。另行更进一步将在国际间一流学刊上出版，对双一流院校建设起到重要推进依赖性。

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