牛津学霸团队四月复现AlphaFold 3，开源壮举震撼生物界！

在预测蛋白质结构和药物设计的领域中，AlphaFold3的出现无疑是一次飞跃，它超越了以往的单一模型，达到了前所未有的精度。这意味着我们对生命科学的理解更进一步。

在这个激动人心的时刻，不妨了解一下DeepMind为我们带来的这项创新技术，它不仅能够准确地预测蛋白质结构，还能预测包括DNA和RNA在内的各种生物分子间的相互作用。这无疑为生物学研究开辟了新的道路。

AlphaFold3通过模拟生物系统的复杂结构，为药物开发提供了更强大的工具，有望加速新疗法的发现。与此同时，DeepMind的科学家们也在呼吁谨慎使用这项技术，强调伦理和社会责任的重要性，确保其被用于促进公共利益，而非其他用途。

考虑到当前生物医药研究的迫切需求，Ligo 模型已迅速响应，贡献了自己的力量。他们基于 AlphaFold3 的架构进行了优化和改进，旨在为研究人员提供更便捷的工具。Ligo 模型的目标是让更多人能够利用这项技术。

值得一提的是，该模型借鉴了 DeepMind 早期开发中使用的 PyTorch 框架。在此基础上，Ligo 的开发者们添加了额外的功能，旨在提升大型生物分子模拟的性能，使其能够更好地适应科研需求。目前，他们正积极地对模型进行微调，以期获得更高的准确性和效率。

需要强调的是，Ligo 模型并非完全独立于 AlphaFold3，而是在其基础上进行了扩展，旨在优化特定领域的研究，促进相关科学问题的解决。他们推荐使用8块 A100 GPU来进行模型的训练，以便充分发挥其性能。

尽管 DeepMind 已经公开了部分代码，但 Ligo 的贡献在于为研究者们提供了更加便捷的工具，使他们能够更有效地利用这项技术，简化了复杂分子结构的研究过程。回顾 Ligo，以及OpenFold 模型和投身于此的 Phil Wang，正是他们的努力共同推动了蛋白质结构预测领域的发展。

项目地址：https://github.com/Ligo-Biosciences/AlphaFold3