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是的是的，它来了它来了！AlphaFold3它来了！
千呼万唤始出来，终于，在2024年5月8日，Deepmind联合Isomorphic Labs在Nature杂志上发表了AlphaFold3，这是继2020年的AlphaFold，2021年的AlphaFold2后，AlphaFold的第三个大版本，同样是发表在Nature，这次文章的题目是 Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 ，与二代版本的题目 Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold 相比，AlphaFold3功能的提升方向其实已经表述的非常明确了，就是对生物分子相互作用的结构预测，这里的生物分子已经不再局限于蛋白。我们简单引用Deepmind官方的话来介绍AlphaFold3的生物学背景：
Inside every plant, animal and human cell are billions of molecular machines. They’re made up of proteins, DNA and other molecules, but no single piece works on its own. Only by seeing how they interact together, across millions of types of combinations, can we start to truly understand life’s processes.
In a paper published in Nature, we introduce AlphaFold 3, a revolutionary model that can predict the structure and interactions of all life’s molecules with unprecedented accuracy. For the interactions of proteins with other molecule types we see at least a 50% improvement compared with existing prediction methods, and for some important categories of interaction we have doubled prediction accuracy.
生物体的细胞内，有数十亿个分子构成的精密仪器，包括蛋白质、DNA以及其他分子，它们不可能独立行使功能，只有观察它们在数百万种组合中是如何相互作用的，我们才能开始真正理解生命的过程。AlphaFold 3可以以 “前所未有的” 精确度预测所有生命分子的结构和相互作用。与现有的预测方法相比，AlphaFold 3至少在蛋白质与其他分子类型的相互作用方面提高了50%的准确性，而对于某些重要的相互作用类别，其预测准确性提高了一倍。
Deepmind在这里用了一个词 unprecedented 来形容AlphaFold 3在分子互作预测过程中的精确度，可以看出Deepmind对AlphaFold 3的信心是非常之高，这也极大提高了我们对AlphaFold 3的期待。
AlphaFold Server的使用攻略
为了方便大家的使用，Deepmind搭建了在线免费服务平台 AlphaFold Server ，我们可以在AlphaFold Server上便捷地使用AlphaFold 3的功能，对由蛋白质、DNA、RNA以及选定的配体、离子和化学修饰组成的结构进行建模。
这里，我们也体验了一把AlphaFold Server。其网址如下：
https://golgi.sandbox.google.com/about
目前经过测试，发现AlphaFold Server好像需要科学上网，而且建议使用Google浏览器。
打开后，页面如下，我们可以看到，目前AlphaFold Server还是beta版本。需要登录谷歌账号使用，下滑能看见一个发布在YouTube上的使用教程视频：
点击Continue with Google，进入谷歌账号登录页面（没有谷歌账户的需要注册）：
有一些注意事项和条款需要阅读确认：
登录后跳转进AlphaFold Server的功能页面。红圈所示的是剩余可提交的工作数量，初始都是10，每日都会刷新：
接下来是数据输入框，我们可以看到，可以选择多种分子类型，包括蛋白、DNA、RNA、配体和离子，其中蛋白、DNA、RNA只需要输入序列即可：
点击add entity即可添加一个输入框，完成复杂的互作。这里我们还是输入两个蛋白序列进行测试，注意，输入的序列之间不能有换行符、制表符或空格等一些符号，这里的输入仅仅接收字母序列：
输入完成后，点击Continue and preview job，弹出一个预览页面，点击Confirm and submit job，即完成任务提交：
提交任务后，任务会出现在下面的History界面：
任务完成后，任务名前会出现一个对勾，点击查看结果：
最后会有一个结果显示界面，可以下载相关结果：
看结果，我们随机输入的测试数据，彼此之间似乎并不互作。
我们再测试下AlphaFold Server提供的示例，这是一个RNA-蛋白-离子互作的模型预测：
预测结果如下：
写在最后
用Deepmind自己的话来说，AlphaFold 3会将生物世界带入了高清时代。它允许科学家看到细胞系统的所有复杂性，包括结构、相互作用和修饰。这个生命分子的新窗口揭示了它们是如何相互连接的，并有助于理解这些连接如何影响生物功能——如药物的作用、激素的产生和保持健康的DNA修复过程。
AlphaFold 3以及AlphaFold Server可能会有我们还无法完全想象的巨大潜力，我相信所有人都在拭目以待，想看看AI生物学时代，AlphaFold 3能够给我们带来什么惊喜。
参考资料
https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/
https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w
END
编辑 | Narcissus
供稿 | Deeecade
审核 | 农心生信工作室
