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该论文介绍，AlphaFold首次于2020年问世42923金牛，它和迭代版AlphaFold2能根据蛋白质的氨基酸(蛋白质的基本成分)序列预测其3D结构。之后的AlphaFold-Multimer推动了对蛋白质-蛋白质复合物的预测。不过，扩大单一深度学习模型能预测的复合物范围一直很难，因为不同类型的特异性相互作用差异太大。
论文共同通讯作者、谷歌DeepMind的John M. Jumper和同事等研究认为，在AlphaFold2模型的深度学习架构和训练系统的大幅提升下42923金牛，如今可以对一个统一框架内大量生物分子系统的结构进行更准确的预测。AlphaFold3能预测蛋白质与其他蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物，以及抗体-抗原相互作用。预测准确性显著超过当前预测工具，包括AlphaFold-Multimer。
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