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在接受采访时,李学军律师还指出,根据《反垄断法》第五十条规定:“经营者实施垄断行为,给他人造成损失的,依法承担民事责任。
然而,它并不能总是达到一定的标准。现在,人、植物的蛋白被研究得非常广谱,但是在微生物、病毒的蛋白里还有很多新的fold。
和已知序列和结构相差非常大的情况下,AlphaFold做的不是特别好。
“最新的AlphaFold系统在所有目标中总体得分中位数为92.4GDT,强调的是中位数,甚至都不是平均数。这就表明,有些蛋白的预测还是做的不太好。”
当然,他也补充到,这些预测不好的情况属于个例,大多数情况基本上是够用的。
传统实验方法是否会被取代?
目前,冷冻电子显微镜(CryoEM、核磁共振或X射线晶体学等实验技术,是蛋白质3D结构发现的常规武器。
现在,AI机器滚滚向前,传统的实验室方法是否已经难以与之抗衡?
这个问题的答案也很明确:不会。这点,正如放射科医生不会被阅片AI所取代一样。
传统方法的弊端在哪里?
一位行业专业人士表示,实验解析存在一定的局限性(例如X-射线晶体学需要首先对蛋白质进行结晶操作,而结晶后的蛋白质结构,未必与在生物体内的实际结构一致;部分蛋白质的三维结构可能长期无法通过实验手段进行解析,同时实验误差也是需要考虑的。
实验手段的“弊端”,在AI时代有了更好的帮手。
马健也旗帜鲜明地表明了自己的观点:“显微镜不会被完全取代,但是可能很大一部分工作都可以用AlphaFold来完成,甚至用计算产生的模板去指导解析实验。”
马健说到,蛋白是个很复杂的东西,实验有非常多的限制。有些蛋白难结晶,不稳定,太小了的话又不适用于冷冻电镜。如今有了AlphaFold提供结构,就可以指导实验将蛋白质结构解出来。
“比如分享会上提到的af1503蛋白质,德国的MaxPlanckInstitute获得蛋白的实验数据已有近10年,始终无法解析出结构,用AlphaFold很快就获得了结果。”
但是,低温电子显微镜仍具备一定的优势,比如在蛋白-蛋白相互作用研究上,但未来,AlphaFold很可能也可以实现准确预测蛋白-蛋白结构预测。
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