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关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

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ScienceAl 2024「AI+蛋白&核酸&分子互作」专题年度回顾

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编辑 | 萝卜皮

2024年,科学界迎来了重要的突破与创新,尤其是在人工智能与结构生物学的结合领域。正如今年诺贝尔奖颁发所体现的那样,人工智能(AI)技术的迅猛发展正在推动各学科的深度融合,揭示了生命科学研究的新机遇与前景。

在这一年里,AI 与生物学的交汇点愈发引人注目,成为推动现代生物医药、医学研究、生命科学等领域变革的重要力量。

具体而言,蛋白质结构预测、蛋白-蛋白互作、蛋白-核酸互作等基础生命科学的关键问题,依托 AI 的计算能力,取得了令人瞩目的进展。

AI 技术已经打破了传统方法的局限,不仅加深了我们对生命本质的理解,也为药物研发和疾病诊断提供了全新的思路。这些领域的突破不仅推动了基础生物学的深入探索,也使酶工程、制药、医疗诊断等实际应用场景中诞生了新机遇。

接下来,ScienceAI 将回顾 2024 年 AI 在结构生物学、生物大分子互作领域的一些重要研究进展。

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理论结构生物学蛋白质生物学AIAI for Science
相关数据
字节跳动机构

北京字节跳动科技有限公司成立于2012年,是最早将人工智能应用于移动互联网场景的科技企业之一,是中国北京的一家信息科技公司,地址位于北京市海淀区知春路甲48号。其独立研发的“今日头条”客户端,通过海量信息采集、深度数据挖掘和用户行为分析,为用户智能推荐个性化信息,从而开创了一种全新的新闻阅读模式

https://bytedance.com
DeepMind机构

DeepMind是一家英国的人工智能公司。公司创建于2010年,最初名称是DeepMind科技(DeepMind Technologies Limited),在2014年被谷歌收购。在2010年由杰米斯·哈萨比斯,谢恩·列格和穆斯塔法·苏莱曼成立创业公司。继AlphaGo之后,Google DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯表示将研究用人工智能与人类玩其他游戏,例如即时战略游戏《星际争霸II》(StarCraft II)。深度AI如果能直接使用在其他各种不同领域,除了未来能玩不同的游戏外,例如自动驾驶、投资顾问、音乐评论、甚至司法判决等等目前需要人脑才能处理的工作,基本上也可以直接使用相同的神经网上去学而习得与人类相同的思考力。

https://deepmind.com/
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

深度生成模型技术

深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达(多变量)数据的概率分布。有基于无向图模型(马尔可夫模型)的联合概率分布模型,另外就是基于有向图模型(贝叶斯模型)的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层(visible)的联合概率,然后去采样。基于有向图的则是寻找latent和visible之间的条件概率分布,也就是给定一个随机采样的隐含层,模型可以生成数据。 生成模型的训练是一个非监督过程,输入只需要无标签的数据。除了可以生成数据,还可以用于半监督的学习。比如,先利用大量无标签数据训练好模型,然后利用模型去提取数据特征(即从数据层到隐含层的编码过程),之后用数据特征结合标签去训练最终的网络模型。另一种方法是利用生成模型网络中的参数去初始化监督训练中的网络模型,当然,两个模型需要结构一致。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

先验知识技术

先验(apriori ;也译作 先天)在拉丁文中指“来自先前的东西”,或稍稍引申指“在经验之前”。近代西方传统中,认为先验指无需经验或先于经验获得的知识。先验知识不依赖于经验,比如,数学式子2+2=4;恒真命题“所有的单身汉一定没有结婚”;以及来自纯粹理性的推断“本体论证明”

图神经网络技术

图网络即可以在社交网络或其它基于图形数据上运行的一般深度学习架构,它是一种基于图结构的广义神经网络。图网络一般是将底层图形作为计算图,并通过在整张图上传递、转换和聚合节点特征信息,从而学习神经网络基元以生成单节点嵌入向量。生成的节点嵌入向量可作为任何可微预测层的输入,并用于节点分类或预测节点之间的连接,完整的模型可以通过端到端的方式训练。

AlphaFold技术

DeepMind 提出的深度神经网络蛋白质形态预测方法。AlphaFold系统,是DeepMind在2017-2018年中一直在研究的项目,它建立在多年以前使用大量基因组数据来预测蛋白质结构的研究基础之上。 AlphaFold产生的蛋白质3D模型比以往任何一种都精确得多,在生物学的核心挑战之一上取得了重大进展。

生成模型技术

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。 它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题),也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难,这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

阿里云机构

阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。 阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中,阿里云保持着良好的运行纪录。 阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。 2014年,阿里云曾帮助用户抵御全球互联网史上最大的DDoS攻击,峰值流量达到每秒453.8Gb 。在Sort Benchmark 2016 排序竞赛 CloudSort项目中,阿里云以1.44$/TB的排序花费打破了AWS保持的4.51$/TB纪录。在Sort Benchmark 2015,阿里云利用自研的分布式计算平台ODPS,377秒完成100TB数据排序,刷新了Apache Spark 1406秒的世界纪录。 2018年9月22日,2018杭州·云栖大会上阿里云宣布成立全球交付中心。

https://www.aliyun.com/about?spm=5176.12825654.7y9jhqsfz.76.e9392c4afbC15r
腾讯机构

腾讯,1998年11月诞生于中国深圳,是一家以互联网为基础的科技与文化公司。我们的使命是“通过互联网服务提升人类生活品质”。腾讯秉承着 “一切以用户价值为依归”的经营理念,为亿万网民提供优质的互联网综合服务。 腾讯的战略目标是“连接一切”,我们长期致力于社交平台与数字内容两大核心业务:一方面通过微信与QQ等社交平台,实现人与人、服务及设备的智慧连接;另一方面为数以亿计的用户提供优质的新闻、视频、游戏、音乐、文学、动漫、影业等数字内容产品及相关服务。我们还积极推动金融科技的发展,通过普及移动支付等技术能力,为智慧交通、智慧零售、智慧城市等领域提供有力支持。

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相关技术
量子计算技术

量子计算结合了过去半个世纪以来两个最大的技术变革:信息技术和量子力学。如果我们使用量子力学的规则替换二进制逻辑来计算,某些难以攻克的计算任务将得到解决。追求通用量子计算机的一个重要目标是确定当前经典计算机无法承载的最小复杂度的计算任务。该交叉点被称为「量子霸权」边界,是在通向更强大和有用的计算技术的关键一步。

药物发现技术

在医学,生物技术和药理学领域,药物发现是发现新候选药物的过程。

深度迁移学习技术

在深度迁移学习中,首先在与需要解决问题的类似问题中训练神经网络模型,然后将来自训练模型的一个或多个层用于训练需要解决问题的新模型中。

量化技术

深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

同济大学机构
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