突破性蛋白质结构预测荣获诺贝尔化学奖，开启精准医疗新时代！
诺贝尔化学奖授予蛋白质结构预测领域，是因为这一研究方向在生物医学领域引发了革命性的变化。
通过预测蛋白质的三维结构，科学家能够更深入地理解生物分子的功能及其在疾病中的作用。这一进展不仅提升了药物设计的精确度，还推动了个性化医疗和疾病治疗策略的创新，为改善全球健康状况提供了全新路径。这样的突破无疑值得诺贝尔奖的高度认可。
蛋白质结构预测至关重要，因为蛋白质的三维形状直接决定了其功能，这意味着理解结构可以让科学家预测蛋白质如何与其他分子相互作用，从而推动药物设计、疾病研究以及理解分子层面的生物过程等领域的进展。
本质上，了解蛋白质的结构就像拥有解锁其生物角色的钥匙。
蛋白质的三维结构是其功能的基础。科学家们通过预测这些结构，可以更好地理解蛋白质在生物体内的作用。这种理解不仅有助于基础生物学研究，还对药物开发和疾病治疗具有重要意义。
例如，在药物设计中，了解目标蛋白质的结构可以帮助科学家设计出更有效的药物分子，以便更好地与目标蛋白质结合，从而提高治疗效果。此外，蛋白质结构预测还可以揭示疾病相关蛋白质的功能失调机制，为疾病的早期诊断和治疗提供新的思路。因此，蛋白质结构预测在现代生物医学研究中扮演着不可或缺的角色。
诺贝尔化学奖：今天的公告标志着第二十八次三位获奖者共同获得化学奖。
大卫·贝克 (David Baker) 获得了一半奖金，另一半奖金则共同授予了德米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 和约翰·江珀 (John Jumper)。
可以预测蛋白质结构获得诺贝尔奖，能否预测一下大A的走势
蛋白质革命：重塑未来科技与医疗的前沿突破
这张图展示了从2016年到2024年间蛋白质研究的一些突破性进展，每个进展都展示了蛋白质在纳米技术和生物技术中的应用潜力。
1. 2016年：纳米材料
- 描述：多达120种蛋白质自发连接形成的新型纳米材料。
- 应用：可能用于制造复杂的分子结构。
2. 2017年：芬太尼检测蛋白质
- 描述：能够与一种叫芬太尼的阿片类药物结合的蛋白质。
- 应用：可以用于环境中的芬太尼检测，帮助监控毒品使用。
3. 2021年：流感病毒模拟纳米颗粒
- 描述：表面带有模拟流感病毒蛋白的纳米颗粒。
- 应用：成功用于动物模型中作为流感疫苗。
4. 2022年：分子转子蛋白质
- 描述：具有分子转子功能的蛋白质。
- 应用：可能在分子机器中有重要用途。
5. 2024年：几何形状变化蛋白质
- 描述：由于外部影响能够改变形状的几何形状蛋白质。
- 应用：可用于制造微型传感器。
应用场景
- 环境监测：利用2017年的芬太尼结合蛋白，可以开发出便携式检测设备，用于现场监测非法药物。
- 医疗领域：2021年的纳米颗粒技术可以被进一步发展为更广泛的疫苗平台，不仅限于流感，还包括其他传染病。
- 传感器开发：利用2024年的几何形状变化蛋白，制造高度灵敏的小型传感器，用于检测微小环境变化或生物信号。 
2003 年，本年度化学奖得主大卫·贝克成功设计出一种与其他蛋白质不同的新蛋白质。这是一项只能被描述为非凡发展的第一步。图片中可以看到贝克实验室使用他的计算机软件 Rosetta 创造的众多令人惊叹的蛋白质中的一些。
他还发布了 Rosetta 的代码，因此全球研究界继续开发该软件，寻找新的应用领域。
贝克的研究小组创造了一个又一个富有想象力的蛋白质，包括可用作药物、疫苗、纳米材料和微型传感器的蛋白质。 
解码神经网络训练：深入理解前向与反向传播的奥秘
这张图解释了神经网络是如何训练的，简单来说就是通过前向传播和反向传播两个步骤来完成的。
前向传播（Forward Pass）
- 概念：计算输出结果。
- 过程：
1. 输入（x, y, z）通过一系列计算步骤。
2. 每一步用简单的数学操作，比如乘法。
3. 得到最终输出。
反向传播（Backward Pass）
- 概念：调整网络参数，使输出更接近目标值。
- 过程：
1. 从输出开始，计算每个节点对最终结果的影响，即导数。
2. 使用链式法则（Chain Rule）简化导数计算，把问题分解成多个小部分处理。
3. 储存这些导数用于更新参数。
整体流程
1. 前向传播用来预测结果。
2. 反向传播用来调整预测结果与真实结果之间的差距。
通过这种方式，神经网络逐渐学习如何更准确地做出预测。 
探索现代软件部署的五大策略：保障更新的平稳与高效
这张图展示了几种常见的软件部署策略：
1. Blue/Green 部署
- 概念：使用两个环境（蓝色和绿色），一个作为活动环境。
- 流程：
1. 当前版本在蓝色环境中运行。
2. 新版本部署到绿色环境。
3. 测试完成后，切换流量到绿色环境。
2. 金丝雀（Canary）部署
- 概念：逐步将新版本推出给用户，以降低风险。
- 流程：
- 初始阶段，将新版本提供给25%的用户。
- 如果没有问题，再逐步增加到75%甚至更多。
3. A/B 测试
- 概念：同时测试两个版本（V1和V2），以评估性能差异。
- 流程：
- 部分用户使用V1，部分使用V2。
- 收集数据以决定哪个版本更好。
4. 功能开关（Feature Flag）
- 概念：通过代码开关控制新功能的启用。
- 流程：
- 新功能最初仅对20%的用户开放。
- 根据反馈逐步扩大开放范围。
5. 滚动更新（Rolling）
- 概念：逐步替换旧版本，不需要停机。
- 流程：
- 将服务分成多个阶段，从第0阶段开始更新。
- 每个阶段逐步更新，直到所有实例都运行新版本。
这些策略帮助开发团队在更新软件时减少风险，提高稳定性，并获得更好的用户反馈。 
从发现到发展：解码药物AI研发的未来
这张图表展示了药物研发流程中的两个主要阶段：发现（Discovery）和开发（Development）。
发现阶段
1. 目标识别和验证：
- 任务：基因-疾病关联、蛋白质-蛋白质相互作用。
- 数据集示例：DisGeNET, HuRI。
- 应用示例：预测2型糖尿病的关联评分。
2. 先导化合物发现和筛选：
- 任务：药物-靶标相互作用、高通量筛选、反应产率预测。
- 数据集示例：BindingDB, SARS-CoV-2。
- 应用示例：预测结合亲和力。
开发阶段
1. 临床前研究：
- 任务：药代动力学、类药性质、体外毒性。
- 数据集示例：Caco2, hERG。
- 应用示例：预测hERG基因阻断是否引起心脏毒性。
2. 临床研究：
- 任务：剂量、安全性、有效性、药物相互作用。
- 数据集示例：Phase I, II, III trials, ClinTox。
- 应用示例：预测2型糖尿病II期试验成功与否。
Tx-LLM模型
使用Tx-LLM模型进行各种预测，从而加速药物研发流程，提供高效、准确的结果。
这张图阐述了如何通过先进的数据集和模型来优化和推进药物开发，从而提高效率并降低成本。 
打破常规：掌握生活的80/20法则
在生活中，80/20法则无处不在。这张图揭示了如何在不同领域应用这一原则：
1. 健康：80%来自于饮食，只有20%靠锻炼。你吃什么比你怎么运动更重要。
2. 财富：80%源于习惯，仅20%依赖数学计算。养成良好的理财习惯是关键。
3. 交流：80%是倾听，20%才是说话。聆听让你更深入地了解对方。
4. 学习：80%在于理解，只有20%是阅读。真正吸收知识比单纯阅读更有效。
5. 成就：80%靠行动，20%是梦想。执行力才是实现目标的核心。
6. 幸福：80%来自目标感，20%是乐趣。找到生活的意义才能持久快乐。
7. 人际关系：80%在于付出，20%是接收。给予比索取能带来更深厚的关系。
8. 提升自我：80%靠坚持，仅20%依赖创意。持之以恒才能见证改变。
想象一个职场新人，他每天都专注于倾听（80%的时间），并将学到的新技能付诸实践（80%的努力）。不到一年，他不仅提升了专业能力，还建立了良好的人际关系，实现了职业上的快速成长。这就是80/20法则的力量！8020法则 高效生活 职场进阶 
最近诺奖获得者都是硅谷湾区的，密度好高，硅谷高科技的风水真是好 https://t.co/Ht0bmzrH8N 
解锁生命密码：氨基酸的无限潜能
蛋白质是令人惊叹的化学工具，它们由20种氨基酸组成，这些氨基酸可以以无数种方式组合。我们的细胞利用DNA中的信息，将这些氨基酸连接成一条长链。
接下来，神奇的事情发生了：这条长链会扭曲和折叠，形成一种独特的三维结构。这种结构赋予了蛋白质特定的功能。
我们无法高估这20种氨基酸所蕴含的潜力。2024年的诺贝尔化学奖正是关于深入理解和掌握这些生命的化学构件。
想象一下，科学家在实验室中设计出新的蛋白质，用于治疗疾病、修复细胞，甚至创造新材料。这不仅将改变医学，还可能彻底改变我们对生命的认知。
场景举例：在未来的医院中，一种专门设计的蛋白质可以精确修复受损组织，患者的康复时间大大缩短。这就是氨基酸潜力被充分释放后的美好前景。
API与SDK的深入解析：通信桥梁与开发利器的完美结合
这张图比较了API和SDK的功能及用途：
API（应用程序接口）
- 作用：用于在不同的应用程序或服务之间进行通信。
- 请求结构：
- HTTP方法：如GET、POST、PUT、DELETE，决定如何与API交互。
- 终点（End Point）：API所在的URL，比如`https://t.co/H18ZkYjia8`。
- 查询参数：指定你想查询的数据，比如地址和API密钥。
- 过程示例：
- 一个配送应用向地图API发送请求，获取位置信息。
- API返回JSON或XML格式的数据，以及状态码（如200 OK表示成功）。
SDK（软件开发工具包）
- 作用：提供构建应用程序所需的工具箱。
- 组成部分：
- 包含代码库、API和其他工具，以便开发者更轻松地构建应用。
- 支持多种编程语言，如Java、.NET、Kotlin等。
- 使用流程：
- 开发者选择合适的编程语言并使用SDK构建应用。
- SDK帮助集成各种API，使得开发者可以轻松调用功能。
通过这张图，我们可以看到API主要用于通信，而SDK则是开发应用的综合工具。 
AlphaFold2揭秘蛋白质世界！AI解锁生物奥秘的神奇旅程
1. 数据输入与数据库搜索：
- 你将一个未知结构的氨基酸序列输入到AlphaFold2中。
- 模型会在庞大的数据库中查找类似的氨基酸序列和已知蛋白质结构，作为初步参考。
2. 序列分析：
- AI对齐所有相似的氨基酸序列，这些序列可能来自不同物种。
- 它检查哪些部分在进化过程中被保留，分析哪些氨基酸可能在三维结构中相互作用。
- 带电和疏水性等特性会影响氨基酸之间的吸引力，比如带电的会吸引相反电荷的。
3. AI分析：
- 使用神经网络，AlphaFold2不断优化序列分析和距离图。
- 神经网络通过多次迭代识别复杂模式，改进预测结果。
4. 假设结构：
- AlphaFold2将所有信息组合成一个完整的蛋白质结构模型。
- 经过多次循环验证后，计算其与现实匹配的概率，得出最终精确预测。
这个过程不仅加速了科学研究，还帮助科学家更好地理解生物机制，为新药研发提供了重要工具。 
2024年诺贝尔化学奖授予Demis Hassabis和John Jumper，AI预测蛋白质结构开创科学新纪元
2024年诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis和John Jumper成功利用人工智能预测几乎所有已知蛋白质的结构。
在2020年，Hassabis和Jumper推出了一款名为AlphaFold2的AI模型。在其帮助下，他们能够预测研究人员识别出的几乎所有2亿种蛋白质的结构。自他们的突破以来，AlphaFold2已被来自190个国家的两百多万人使用。在众多科学应用中，研究人员现在可以更好地理解抗生素耐药性，并创建能够分解塑料的酶的图像。
CoinBase的CEO Brain Armstrong结婚了，娶了华人女孩
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3年内，OpenAI 将收购微软😂😂 https://t.co/PImDUWDglp 
研究人员必备：35款超级实用工具全揭秘！
这张图展示了35款对研究人员极为有用的工具，分为六大类别：
1. 笔记记录：
- 包括Otter、Pocket、Google Keep、Notion、Audio Pen和Scrivener，这些工具帮助研究人员高效整理和管理笔记。
2. 数据分析：
- 涵盖SPSS、Tableau、PowerBI、MS Excel、Minitab和Nvivo，提供强大的数据分析和可视化支持。
3. 文献综述：
- 使用Litmaps、R Discovery、Scite等工具，简化文献查找与分析过程。
4. 论文写作：
- Paperpal、https://t.co/KuSbmjPxis、Grammarly等工具，提升论文写作质量与效率。
5. 论文阅读：
- Scholarcy、Petal、Outread等应用，优化学术文章阅读体验。
6. 研究演示：
- 借助Gamma、https://t.co/vtoa9W9paC和Canva等工具，创造引人入胜的研究演示。
这些工具组合为研究工作提供了全方位支持，从数据处理到成果展示，全程提升效率。 
揭秘AI文本生成的秘密武器：从零到英雄的Prompt技术全攻略
在这张图中，我们揭示了AI文本生成的核心策略，就像游戏中的技能树，帮助你掌握如何让AI更聪明、更贴心。
1. 零次提示（Zero-Shot Prompting）：
- 什么鬼？ AI在没有任何例子的情况下直接开干！
- 用在哪儿？ 想让AI一秒钟变情感大师或角色扮演高手，这招搞定。
2. 少量提示（Few-Shot Prompting）：
- 啥意思？ 给AI几个小例子，帮它理清思路。
- 怎么用？ 就像教孩子写作文，先来几个范文激发灵感。
3. 思维链生成（Thought Generation, CoT）：
- 为啥重要？ 帮AI学会像人一样一步步推理，不再傻愣愣。
- 有什么花样？ 从简单问题到复杂思考，全都安排上。
4. 组合技（Ensembling）：
- 咋回事？ 多个模型一起上，效果翻倍。
- 有啥好处？ 提高准确性，让AI回答更靠谱。
5. 自我批评（Self-Criticism）：
- 为啥用这个？ AI也会反省自己的错误哦！
- 有啥效果？ 自我调整输出，让答案更完美。
6. 分解法（Decomposition）：
- 讲人话！ 把大难题拆成小步骤，逐个击破。
- 哪儿能用？ 适合复杂任务，帮助AI有条不紊地解决问题。
7. 逐步学习与少样本思维链（SG-ICL and Few-Shot CoT）：
- 到底是啥？ 模仿人类的学习曲线，边学边做。
- 有啥创新？ 结合不同技巧，让AI在零样本和少样本中都能表现出色。
通过这些方法，我们能让AI在各种场景中如鱼得水，从零到英雄无缝切换，轻松解决复杂问题。是不是觉得这些技术超级酷炫呢？ 