AlphaFold3是由DeepMind开发的最新一代人工智能蛋白质结构预测工具，它在AlphaFold2的基础上进行了重大升级和改进。以下是关于AlphaFold3的一些关键信息：

  1. 性能提升：AlphaFold3在预测蛋白质及其配体方面，显著优于现有的软件工具。它被证明更擅长于物理模拟化学物质与蛋白质的结合情况。

  2. 系统依赖性降低：AlphaFold3较少依赖于与目标序列相关的蛋白质信息，使得模型更加通用。

  3. 扩散模型：AlphaFold3使用了一种称为扩散模型的机器学习网络，这种模型也被图像生成AI工具如Midjourney所使用。这种模型提供了结构的分布，而不是单个带有不确定性的结构，使最终预测变得准确，并避免了参数化。

  4. 开源：DeepMind在2024年11月11日正式开源了AlphaFold3，允许专家和学者可以免费下载AlphaFold3代码，并在不进行商业用途的情况下自由使用。

  5. 算法改进：AlphaFold3的算法依赖于Transformers，它通过将输入的分子（蛋白质、RNA、DNA、小分子）转换为数学形式，并使用不同的标记来表示不同的分子。AlphaFold3还引入了Pairformer模块替换了AlphaFold2中的Evoformer模块，该模块仅处理单个和成对表示，而不处理MSA表示。

  6. 置信度模块：AlphaFold3引入了一个置信度模块来衡量从原子级和成对计算中的错误置信度，这对于过滤在非结构化区域中的合理结构非常重要。

  7. 预测范围变广：AlphaFold3不仅能够预测单个蛋白质的结构，还能预测蛋白质与几乎任何生命分子的相互作用，包括配体（小分子）、蛋白质、核酸（DNA和RNA）如何聚集在一起并相互作用。

  8. 性能对比：AlphaFold3在PoseBusters基准测试中的蛋白质-配体界面上表现优于经典对接工具如最新版本的Vina和最近的机器学习工具如RoseTTAFold All-Atom。

  9. 使用简便：AlphaFold3的操作快速简便，将得到来自不同子学科的生命科学研究者的广泛使用。

AlphaFold3的开源和性能提升，为生命科学、药物发现和生物医学研究领域带来了重大的突破和进步。