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2024年10月14日，发表于Nature Protocols上的研究Easy and accurate protein structure prediction using ColabFold，介绍了一个名 为 ColabFold 的工具，它 基于**AlphaFold2 (AF2)**模型，为用户提供了一个易用的界面来预测蛋白质结构。 论文的目标是让结构预测变得"人人可用"，正如标题所言"making protein folding accessible to all"。 蛋白质结构预测对于生物学和药物研发有重要意义。了解蛋白质的三维结构，可以帮助我们理解其功能，并为药物设计提供线索。但是，实验测定结构的成本很高，而计算预测一直是一个挑战。AlphaFold2的出现使高精度预测成为可能，但对普通用户来说仍有使用门槛。 ColabFold的意义在于大大降低了这个门槛，让更多人能利用结构预测来解决问题、指导实验 。 ColabFold的特点和优势 ColabFold在AlphaFold2的基础上做了几个关键改进: 第一，它使用MMseqs2来快速敏感地
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