論文の概要: Technical Report of HelixFold3 for Biomolecular Structure Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16975v3
- Date: Mon, 23 Dec 2024 04:57:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:52:43.305444
- Title: Technical Report of HelixFold3 for Biomolecular Structure Prediction
- Title（参考訳）: HelixFold3による生体分子構造予測技術
- Authors: Lihang Liu, Shanzhuo Zhang, Yang Xue, Xianbin Ye, Kunrui Zhu, Yuxin Li, Yang Liu, Jie Gao, Wenlai Zhao, Hongkun Yu, Zhihua Wu, Xiaonan Zhang, Xiaomin Fang,
- Abstract要約: PaddleHelixチームは、AlphaFold3の機能の複製を目的としたHelixFold3を開発している。
HelixFold3の最初のリリースは、学術研究のためのオープンソースGitHubとして入手できる。
最新バージョンはHelixFold3 Webサーバ上で継続的に更新され、インタラクティブなビジュアライゼーションとAPIアクセスの両方を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.111702731349256
- License:
- Abstract: The AlphaFold series has transformed protein structure prediction with remarkable accuracy, often matching experimental methods. AlphaFold2, AlphaFold-Multimer, and the latest AlphaFold3 represent significant strides in predicting single protein chains, protein complexes, and biomolecular structures. While AlphaFold2 and AlphaFold-Multimer are open-sourced, facilitating rapid and reliable predictions, AlphaFold3 remains partially accessible through a limited online server and has not been open-sourced, restricting further development. To address these challenges, the PaddleHelix team is developing HelixFold3, aiming to replicate AlphaFold3's capabilities. Leveraging insights from previous models and extensive datasets, HelixFold3 achieves accuracy comparable to AlphaFold3 in predicting the structures of the conventional ligands, nucleic acids, and proteins. The initial release of HelixFold3 is available as open source on GitHub for academic research, promising to advance biomolecular research and accelerate discoveries. The latest version will be continuously updated on the HelixFold3 web server, providing both interactive visualization and API access.
- Abstract（参考訳）: AlphaFoldシリーズはタンパク質構造予測を顕著な精度で変換し、しばしば実験手法と一致する。
AlphaFold2、AlphaFold-Multimer、そして最新のAlphaFold3は、単一のタンパク質鎖、タンパク質複合体、生体分子構造を予測する重要なステップである。
AlphaFold2とAlphaFold-Multimerはオープンソースであり、迅速で信頼性の高い予測を促進する。
これらの課題に対処するため、PaddleHelixチームは、AlphaFold3の機能の再現を目的としたHelixFold3を開発している。
HelixFold3は、以前のモデルや広範なデータセットからの洞察を活用し、従来のリガンド、核酸、タンパク質の構造を予測するためにAlphaFold3に匹敵する精度を達成する。
HelixFold3の最初のリリースは、学術研究のためのGitHub上のオープンソースとして利用可能であり、生体分子研究の進歩と発見の加速を約束している。
最新バージョンはHelixFold3 Webサーバ上で継続的に更新され、インタラクティブなビジュアライゼーションとAPIアクセスの両方を提供する。
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