为探索程序员脱发之谜，腾讯AI Lab研究蛋白质，还发了篇Nature( 三 )

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在应用方面， tFold server的公测版也已经在腾讯「云深智药」平台发布。用户可以手动输入待预测的氨基酸序列或从本地上传FASTA 格式的序列文件。在经过一定时间的计算之后，用户即可得到使用“从头折叠”方法预测得到高精确度蛋白结构（下图）。

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tFold server的3D Modeling输出页面。左边部分为从头折叠得到的3D蛋白模型；右边部分是该3D模型在给定的预测残基对距离矩阵下的偏差。
1腾讯「云深智药」平台，用AI持续助力药物发现
依托大数据挖掘与机器学习等先进技术优势，腾讯正致力于推动AI与医疗产业的深度结合，以助力社会整体医疗水平提升。
据了解，「云深智药」是腾讯发布的首个AI驱动的药物发现平台，整合了腾讯 AI Lab和腾讯云在前沿算法、优化数据库以及计算资源上的优势，致力于帮助用户大幅度减少寻找潜在活性化合物的时间和成本。

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腾讯「云深智药」平台主要功能
「云深智药」的五大模块覆盖临床前新药发现全流程，目前各功能模块正持续完善与升级。除蛋白质结构预测外，平台还上线了分子生成模块。 AI驱动的分子生成模型是辅助小分子药物设计的重要工具之一，不仅能加速药物发现流程，还能启发药化专家跳出现有的分子库，探索更大的化合物空间。该模块还整合了ADMET属性预测功能，可对生成的新分子实时进行属性筛选。
此外，平台的逆合成算法也已取得了一定进展，计划于明年上线。其它小分子和大分子药物发现功能模块也将逐步上线。
除药物研发以外，腾讯 AI Lab 也在影像筛查、病理诊断等多个医疗领域持续探索，不断拓展和深化研究与应用。在AI助力医疗技术方面，实验室联合多家合作单位研发了中国首款智能显微镜，帮助医生提高工作效率；在病理研究领域，腾讯 AI Lab 也研发出了领先的前沿算法，有望弥补在肿瘤不同亚型与分级中人工诊断效率低、主观因素影响较大等问题。此外，算法模型还可以降低微卫星不稳定筛查的条件要求，帮助更多的地方医院也有能力执行这样的筛查。

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【为探索程序员脱发之谜，腾讯AI Lab研究蛋白质，还发了篇Nature】