2021年7月15日，两大科学顶刊《科学》和《自然》同时发文，两支研究团队都表示可以通过人工智能（AI）模型预测蛋白质和一些分子复合物的精确3D原子结构。华盛顿大学团队在《科学》上公布了RoseTTAFold，DeepMind团队也在《自然》上首次公布了AlphaFold2的详细信息。

华盛顿大学医学院生物化学系教授、蛋白质设计研究所所长大卫 贝克（David Baker）领导的计算生物学家团队开发的RoseTTAFold深度学习工具，基于AlphaFold2，能够根据有限的信息快速准确地预测出目标蛋白质的结构，不仅可以预测单个蛋白质的三维结构，还可以预测几种蛋白质的结合形式。虽未完全达到AlphaFold2的预测准确度，其预测效果也很优秀，AlphaFold2和RoseTTAFold在CASP14的成绩分别是90.3和73.2。不仅如此，RoseTTAFold所需的计算耗能与计算时间均比AlphaFold2要低，只需要一块RTX2080显卡，在短短十分钟内就能计算出400个氨基酸残基以内的蛋白质结构。且RoseTTAFold的代码和服务器完全开源。 。

信息来源：

https://mp.weixin.qq.com/s/OWTFRcf0Y6EDb0PTUhrnSg

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