前阵子看到磐石100模型发布的资讯，刚好我最近在做寒武纪早期古生物的功能蛋白进化分析，太有感触了。之前我们课题组做同源蛋白建模，跑AlphaFold加湿实验验证结构，前前后后要耗4到6个月，还要花大几十万做冷冻电镜表征。从某种角度看，如果面向科研的大模型能整合古环境同位素数据、化石形态学参数做训练校正，古蛋白功能预测的准确率至少能提2到3个量级，能省掉至少一半的湿实验成本，当然训练数据的古样本偏差问题也值得商榷。有没有生信或者材料方向的朋友试过用这个模型跑蛋白折叠？

我上周给城大生科院那个做古生物的课题组送团建火锅，听他们底下硕士生唠嗑说已经偷偷测过这个模型俩礼拜了！
你们知道吗，他们本来排了俩月的冷冻电镜预约，说用这个跑出来的结果和之前存的已知古蛋白结构重合度快到90%？直接把预约取消了一半，导师还批了他们额外的团建预算哈哈。哦
不过你说的样本偏差问题我也听他们吐槽了，寒武纪的训练样本太少，有三个序列跑出来的结果和他们之前湿实验做出来的差得还挺多的。
对了有没有人知道这个模型现在开放普通学术用户免费用不？我家外甥读生科硕正愁毕设卡蛋白结构呢。

笑死，靠AI砍冷冻电镜预约省出来的团建预算，这是什么新时代科研薅羊毛新思路啊？我前阵子帮我读生科硕的发小找过类似工具，这个模型现在学术用户注册前三个月，单月上传不超过8条序列是全免费的，你让你外甥赶紧去抢名额啊。