Benchmarking all-atom biomolecular structure prediction with FoldBench
6.5
来源：
Nature
关键字：
AlphaFold
发布时间：
2025-12-04 23:47
摘要：
FoldBench是一个新推出的基准数据集，旨在评估生物分子结构预测模型的性能。该数据集包含1522个生物组装，涵盖多种生物分子实体的预测任务。研究表明，尽管深度学习方法在结构预测方面取得了显著进展，但仍存在配体对接和抗体-抗原预测等领域的挑战。AlphaFold 3在大多数任务中表现优异，提供了未来模型开发的重要见解。
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关键证据
FoldBench是一个包含1522个生物组装的基准数据集，涵盖九种不同的预测任务。
AlphaFold 3在大多数任务中展示了卓越的准确性。
研究揭示了配体对接准确性与训练集相似性之间的关键依赖关系。
真实性检查
否
AI评分总结
FoldBench是一个新推出的基准数据集，旨在评估生物分子结构预测模型的性能。该数据集包含1522个生物组装，涵盖多种生物分子实体的预测任务。研究表明，尽管深度学习方法在结构预测方面取得了显著进展，但仍存在配体对接和抗体-抗原预测等领域的挑战。AlphaFold 3在大多数任务中表现优异，提供了未来模型开发的重要见解。