關於 堅達五期故障碼 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

***下面有任何留言叫你加LINE或者填表格的人，
都是詐騙集團,與華倫老師無關,
華倫老師只有【微股力】和【APP】，沒有LINE群組***
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最近有些朋友買航運股
因為大跌心情不好
這跟華倫老師不同
華倫老師對於長期存股的標的越跌越開心
而且敢95%的資金都重押在民生消費股票
因為可以存更多股數(但我並沒有存航運股)
長期賺更多
也不用擔心每天股價起伏
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所以還是建議大家檢討一下
進入股市10幾年以來
到底賺多少、賠多少？
我剛退伍玩短線五六年
賠錢之後就徹底改變觀念
「紅燈停、綠燈行，車子沒故障不要下車」
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果汁公司目前看起來並沒有故障
因此不用下車
但是這位朋友卻只賺2000元就下車
真的很可惜…
果汁公司我最低177.5買
並且一直加碼
都已經賺了500萬，都還沒下車
長期存股的績效也很好
建議績效比華倫老師差的朋友~~
可以學我長期存好股
當被動收入比工作薪水高的時候就可以退休了
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目前已經有三位華倫幫同學靠存股已經財富自由了
也有很多同學跟我分享他的目標
還有達成目標的喜悅
請大家發揮耐心、繼續堅持喔 ^_^
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歡迎加入【華倫幫】穩中求勝存股賺大錢行列
有任何個股問題、股票有沒有故障？存股面臨的問題、股票分析和建議…，如何存？如何買？請參閱我的『微股力』專欄分析
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華倫老師存股系列叢書
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山雨欲來，你要穩如泰山
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【Alex大叔】2021年6月12星座運勢
https://fafa168.pixnet.net/blog/category/list/3458580
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影片的時間點，可以根據自己情況來選擇觀看
（但建議全部看完）：
6月星象概述：00:00-01.37
6月事業排行：01:38-05:36
6月事業注意：05:37-06:47
6月情感排行：06: 48-08:28
6月情感注意：08:29-09:39
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★★2021年6月12星座生肖運勢懶人包★★↓↓↓
https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121078434
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今年的第二次水星逆行會在5月30日正式開始，一直持續到6月22日。不過因為其他星象的疊加影響，可能大家在日常中，會感覺這次水逆的時間很長，在之前的兩週，我們可能已經有這種感受了。但接下來的兩週，會是水逆影響力最為明顯的時期。

這次水逆發生在雙子座內，這是一個和溝通、信息密切相關的星座，所以這一段時間，我們已經能夠感受到各種信息的爆炸，甚至是錯誤信息。而接下來水逆的影響，會更偏重於起底，或者是因為過去的事情而被翻舊賬。

日常生活中，要注意電子設備的故障、卡頓、損壞、或需要維修、更換。我們在交流中，也容易感到和比人雞同鴨講，不在一個頻道，或者說，溝通好一件事，會需要耗費更多的時間和精力，或者我們會懶得和別人交流、解釋，大家也都在自說自話。出行當中也容易遇到各種的延遲、取消、滯留、更改時間的情況。

水逆的日常影響力，對大家都會比較明顯，不過對於白羊、巨蟹、天秤、摩羯來說，會更明顯一些。但你們也可能會與老友、舊同事、舊同學恢復聯繫，或聚會相見，或者是適合解釋誤會、消除隔閡。白羊、天秤也可能會故地重遊。

對於金牛、獅子、水瓶、天蠍來說，你們尤其要注意與金錢、賬目有關的事情，會容易因為盲目、腦子熱有大筆的衝動消費，或者是買下看重許久的物品，或是被騙錢。你們也可能在在一些財務事件上被翻舊賬，以及，賬目一定要謹慎核實，也小心做出錯誤判斷。天蠍座尤其要注意，會容易被揪出以前的事情，或者曝光私事。

處女、摩羯、射手，你們可能會有工作事項的反反复复，進展緩慢，或者是在某個事情上要翻來覆去的打磨細節，或者是舊客戶來訪，需要進行工作上的修補、再協商等。也請你們注意目前的手中工作，小心出錯。

雙魚、雙子、水瓶也要注意家事、家人健康事項、房屋事項、和小孩有關事情的反复，或者你們會想要解決這方面的事情。

這次水逆，也會容易有感情方面舊人舊事的聯繫或困擾，或者是大家都會要再表達、再相處一下，因為還有些放不下，還會懷念過去的美好。雙子、射手、天蠍、水瓶、獅子、雙魚你們會是易感星座，不過具體結果，要視個人情況而定。

六月上半月的運勢，我們主要是在水逆的影響下，可能大家仍會有五月下旬的較為迷茫、失落、低迷的感覺。不過，這可能對於很多人來說，是在尋找出口、找到方向的時期，大家不要著急和害怕。

水星和土星，都在逆行中，木星也會在六月開始逆行。逆行的行星所帶來的也不並都是負面的影響，他們會更多的揭露問題，也會讓我們來審視、反思自己的現狀，還有哪裡可以修補，還有什麼可以去做到更好，而且可能一些之前對我們有幫助的方法，或者是資源，我們也會再次嘗試。

上半月還會發生一次重要的日食，這對於變動星座的雙子、處女、射手、雙魚來說，會是一個較為重要的新的開始。

不過，這段時間，仍要特別注意各種安全事件，除了交通出行安全以外，也要小心人為的暴力事件。

進入下半月，行星的能量會開始分散一些，大家的側重點也會開始不一樣，有的人可能會進入收穫期，有的人會進入忙碌期。總體而言，下半月的運勢會相對輕鬆一點。大家也可以把握這段時間，好好休息，好好調整，或者是把想做的事情趕一下。

徘徊中前行，我們會更加了解自己，堅定目標。堅定，是最好的力量，大家加油！
以上提及的星座，主要參考上升星座，輔助參考太陽星座。
(晟言)
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5月31日（至6月10日）
火星拱海王星
星象重要程度：★★★ ★
火星與海王星在水象星座的三分相，為大家的行動注入了強大的直覺與靈性。
不僅能提前預知到某些可能到來的挑戰，未雨綢繆做好預案避開困難，而且還能“以柔克剛”，用溫和柔軟的方式化解很多矛盾，平穩平和地推進各項事宜，也很適合藝術創作和開展慈善事業。
但是這也是比較容易感性過頭、容易心軟的時段，要守好底線哦
幸運小星星：巨蟹座、雙魚座、天蠍座

6月2日（至6月27日）
金星進入巨蟹座
星象重要程度：★★★
伴隨著金星進入巨蟹座，大家在感情上的態度由張揚轉為內斂，懷舊情緒氾濫，粘人指數上升，對於朋友家人的保護欲也有所提升。
你宅在家的時間增加了，忍不住買點鮮花裝點客廳，換個床單改變心情。但敏感的小心思也困擾著很多人，可能對方沒有秒回你就開始疑神疑鬼，前任給你點個贊你就開始撕花瓣。
另外，這個月開始，很多人開始想存錢了呢～
宜：助人為樂、攢錢、囤貨
幸運小星星：巨蟹座、雙魚座、天蠍座

6月4日（至6月10日）
金星拱木星
太陽拱土星
星象重要程度：★★★ ★
金星與木星兩大吉星攜手，賦予水逆期的我們樂觀的精神，也會帶來很多戀愛機會、賺錢機會，讓你覺得辦法總比困難多。
但是，千萬要控制住不要感情用事，比如有人會開始通過暴飲暴食和發洩式的購物來換好心情，導致錢包癟了，小肚子鼓了，簡直得不償失。
木星的擴張作用，也會給大家一些莫名其妙的自信，讓你忽視某些明明能避開的障礙物，平地走出坑。
而太陽與土星的三分相，也為雙子月的大家增加了一些穩定度，能踏實規矩地完成自己設立的目標，不至於太過毛毛躁躁。
幸運小星星：雙子座、水瓶座、天秤座、巨蟹座、雙魚座、天蠍座

6月6日（至6月15日）
水星刑海王星
火星衝冥王星
星象重要程度：★★★ ★
海王星的加入，加強了水逆的威力，在這幾天裡你的注意力會非常不集中，非常容易出現小紕漏，經常走神、胡思亂想。而火星與冥王星的對沖則讓人容易不顧後果意氣用事，甚至是為達目的不擇手段。
這段時間，非常容易受傷或有磕磕碰碰，日常出行或工作都要小心了。
黴運小星星：雙子座、雙魚座、巨蟹座、摩羯座
(鬧鬧女巫)
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火星拱海王星5.31
影響指數：★★★★
本周初始火星海王形成相位，能量好壞參半。結合了水象特質的火星在做事的時候會有猶豫不決、理想化、自欺欺人的傾向，再加上海王添一把火，很多人都會執著地希望事情按照預期當中發展，不管客觀實際情況，就，賊軸啊！！表現出來的就會是兩種截然不同的結果：幸運的寶寶們精神百倍胸有成竹，乘勝追擊；而受到挫折和打擊的就可能突然懷疑人生，不知道如何繼續下去。
建議大家不要被表象迷惑，不管是感情還是工作，比如有些人看著雖然好，但相處起來舒服不舒服，只有你自己知道。有些工作即便是光鮮亮麗，但開不開心，還是要問問內心的聲音。只有把想像落到實際，目標、規劃才能最快變成現實。其實火星對行動力真的是非常大的推動，只要我們認清本質的需求，成功的可能性還是非常大的。對對，就是那句話，符合客觀規律並調整自己的步伐。另外就是不要有“小心思”，畢竟火星在巨蟹會讓你傾向於計較、放不開，一定要克制那些自私的想法，別因為眼前小利益放掉了長遠價值，記住，虧一點不是虧，付出和回報一定是存在著等比置換原則的，只不過我們要沉得住氣。
最後就是感情啦，可能你會遇到一些人、一件改變想法的事。浪漫和心動還在延續，大膽積極爭取吧，夏天都來了，你還原地踏步多可惜啊！
好運星：巨蟹、天蠍、雙魚、摩羯座

金星入巨蟹座6.2
積極指數：★★★★★
接下來金星進入到一個炒雞溫柔，炒雞適合談戀愛的位置啊！！！那啥我必須得說，雖然水逆還在，但是這段時間咱們可以熱熱身、準備準備拋個媚眼啥的，畢竟金星會停留一個月，不好好利用痛快戀一個，真的是暴殄天物了。
這個位置是很治愈也很慢節奏的，所以如果你還有放不下的感情，甚至受過傷害啥的。就建議大家先把自己的狀態調整好，可以跟朋友傾訴或者找一個新的興趣目標轉移注意力，總之對恢復內心的安全感、歸屬感很有利。不會再成天無精打采愁眉苦臉了，放不下的也開始想開、看開，順其自然。並且能不逼著你做什麼決定，就自然而然地過度到一個更好的狀態中去。明白自己需要什麼，怎樣做才開心。當然啦，如果這時候剛好有個人，能給你溫溫柔柔、很體貼關懷的感覺，那也會迅速產生好感和依賴。
至於有伴的寶寶，會討論關於孩子、房子、家人的問題，這些現實因素會促使你們關係更進一步，很需要一個“家”或者說家的感覺，然後決定結婚、訂婚、見家長、同居等。
未來一個月也很適合裝修、搬遷、改變佈局或是改善居住環境，總之呢，住的地方溫馨一些暖一些，你的心情自然也就好了。
好運星：巨蟹、天蠍、雙魚座

金星拱木星6.4
美好指數：★★★★★
下半周金星跟木星有和諧的角度，趁著木星剛剛換了新家，金星也很給力。還是那句話！去愛吧！趕緊去吧！戀愛的氛圍真心越來越濃，邂逅、心動、聚會的機會不少，也可能在工作啊、生活中有驚喜愉快的體驗。身邊的磁場默默增強，不一定是咔嚓的一見鍾情，但非常有可能是越聊越投緣，共同話題越來越多的那種。不過金木現在都在水象的位置，我真的最怕你們又羞澀了、含蓄了，明明可以繼續發展的關係就停在了朋友曖昧階段，還振振有詞地說這樣很好，不要破壞了美好，我滴媽呀！那不得兩情相悅才是真的美好麼？光霧裡看花水中望月算啥？再說了，你現在感覺不錯，萬一這個星象過去了，那還不是咯嘣，夢想掉地下砸稀碎啊！所以嘞，我更鼓勵大家主動示好、傳遞積極地信號，跟某個人增進了解、創造共處的機會等。
工作當中也是很順的啊！適合主動拜訪客戶、結交資源，特別能給人留下很好的第一印象，快馬加鞭再沖一下就對了。另外投資理財收益也不錯，還可能收到禮物，提前獲得紅利、加薪、獎賞等。部分人想改變外形、添置添置東西、犒勞一下自己，這個消費自然不用說了，不過這幾天，只要你花得開心，適度消費也是可以的。
好運星：巨蟹、白羊、摩羯、天秤座

水星刑海王星6.5
負面指數：★★★★☆
水星海王能量不穩，這是本週值得注意的一天！這個位置很容易發生欺騙和隱瞞，所以在事情還沒水落石出、真相大白之前，不要把話說太早，一切分析判斷也最好有所保留。你要知道，很多事未必就像表面那樣簡單，很多人也有不為人知的另一面，當然不能奢望自己有穿透人心的特異功能，況且穿透了可能還更失望、心灰意冷。但起碼可以做到保持安全距離，第一別接近別人的秘密，控制好奇心；第二理智判斷，不要被糖衣砲彈或甜言蜜語俘虜。
這個週末心情也不太穩定，時而覺得某些事特沒勁，有種“我到底圖啥”“我究竟在幹啥”的靈魂拷問，時而覺得焦慮、陰晴不定，什麼聚會啊、約定啊也可能突然不想去了，放別人鴿子。但我想說，本來事事就難如願，是預期太高？還只是一時不再狀態，沒關係，冷靜調整一下，就當回血充電了。
感情上請一定保持誠實、坦白。就算小事也不要自作聰明，有伴的遇到問題一起商量，如果各干各的，各懷心思，裂痕就會越來越大。另外工作當中一定不要違背規則、法律，遠離灰色地帶、有爭議的事件。
需要格外注意的星座：雙子、雙魚、水瓶、天秤座

火星衝冥王星6.6
搗亂指數：★★★★★
本週最後一天，警報還在！！
火星冥王這個位置啊，一句話總結，就是火氣非常大、極其大！不點兒的事兒就能讓你火冒三丈整個人都不對了，不好了。很多關係自然就不穩定，容易生變。偏偏我們的火氣裡還帶著怨恨、不甘心甚至是報復，咋說呢，只能說消停一下，否則殺傷力很大。
重點當然是做好情緒管理，不要聽別人煽動，也不要被利用情緒激化，避免爭吵，說傷人的話。因為冥王會讓你“中了邪”一樣變得冷酷無情，啥話難聽你說啥，啥路走不通非走哪。包括公開言論，網絡上的評價也要注意，網暴可能會發生，甚至帶來雙方撕扯，特別難看。工作感情都是一樣的道理，避免衝動分手、合約取消或內容修改，如果真覺得不愉快或乾不下去，先冷靜一下，不要糾結在這個事當中反反复复。轉一下注意力，很快就好了。
需要格外注意的星座：巨蟹、摩羯、白羊、天秤座
(判答)
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以下新增6/1 ＃最新運勢
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【重要年運】2021木星相位、流年運勢懶人包
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最新 ＃一週運勢
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＃每日運勢 看這裡↓↓↓
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list好讀版↓↓
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【艾菲爾】2021夏日新娘！6〜8月閃婚有望的星座女
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【占星少女】2021年6月12星座運勢
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【氧氣占星】2021年6月12星座運勢
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【海百合】2021年6月12星座運勢
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【Maria-DeSimone瑪利亞】2021年6月12星座運勢
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【江之】2021年6月12星座運勢
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【安格斯】2021年6月12星座運勢
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【蘇飛雅】2021年6月12星座運勢
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【Penny佩妮】2021年6月12星座運勢
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【Luc呂克】2021年6月占星播報
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【賴國光】2021年6月12生肖運勢
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【Marjorie-orr馬喬麗】2021年6月12星座運勢
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【圖靈塔羅】2021年6月12星座運勢
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【Michael Thiessen】2021年6月12星座運勢
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【POPO巫】半月星座運勢2021/5/26〜6/9
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【安大叔】2021年6月12星座運勢
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【靈筮】2021年6月12星座運勢
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【維氏占星】2021年6月12星座運勢
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【裴恩】2021年6月12星座運勢
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【判答】2021年6月12星座運勢
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【紫蘇 Hegelian】2021年6月12星座運勢
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【女巫樹洞】2021年6月12星座運勢
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【瑞比特占星】2021年6月12星座運勢
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【莫小棋】2021年6月12星座運勢
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【晟言】2021年6月12星座運勢
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【淼淼占星】2021年6月12星座運勢
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【Kiddo塔羅】2021年6月12星座運勢
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【Kelly Fox凱利】2021年6月12星座運勢
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【西瀅筱】2021年6月12星座運勢
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【小乖麻】特別提醒這個星座
2021年在感情中需要特別注意
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【小乖麻】特別提醒這個星座
2021上半年和下半年判若兩人
https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121086684
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【莫小棋】2021年6月12星座桃花運
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【卡西娜】2021年6月12星座超級大旺日
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【鄭偉健】2021/6月財運漲跌最狠的生肖
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【POPO巫】2021/5/26〜6/9日十二星座轉運指南
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【奶羊占星】2021年6月重大星象盤點
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【唐綺陽】2021土星逆行，12星座如何絕地反擊
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【流川楓】2021年第二次水逆
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【塔羅後花園】2021射手座滿月+月食
對12星座的重要影響
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【藍藍占星】2021射手座月食12星座要迎接哪些變動
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【小乖麻】2021射手座滿月給12星座帶來的影響
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【艾菲爾】2021/5/29〜6/3水逆雙子找誰麻煩星座點名
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【Holly RePenn 霍里】2021年5月26日射手座月食
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【江江】2021/5/30〜6/22水逆，我們該如何自救
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【判答】2021最狠的一次水逆來了！
解鎖12星座保命攻略
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【Alias nomad】2021/5/30〜6/23水逆來襲！
12星座避坑指南
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【琪琪】前方高能！2021/5/30水逆來襲
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【寂多蔓生】保平安速看！2021年第2次水星逆行
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【Lunita占星】2021/5/23〜10/11土星水瓶座逆行
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【寂多蔓生】2021年射手座滿月+月食的影響
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【Angelia】2021唯一血月全食！12星座療愈指南
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【判答】2021年首次月食到！這些星座將憑實力轉運
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【蘇米君】2021/5/30〜6/23無懼水逆，因禍得福的星座
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【Allen伊明】2021/6月上旬，新月，水逆，火冥對沖
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【奶羊占星】2021/5/30〜6/23水逆12星座避雷指南
https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121084578
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【鬧鬧女巫】2021水逆來襲！這次威力太強了，瑟瑟發抖
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【艾菲爾】2021水逆期間！
逆風順行、被找麻煩星座大點名
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【左西西】2021年第二次水逆如何避免爛桃花、受騙、損失
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【果米 TheStarsFairy】2021年5/30〜6/23雙子座水逆
https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121088456
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【卡西娜】2021年度第二次水逆對哪些星座影響最大
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【小乖麻】2021/5/30〜6/23水星雙子座逆行
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【圖靈塔羅】星座名詞大揭密！
太陽、月亮大不同？30歲後看上升
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【左西西】當你的太陽“連上”他的月亮
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【唐綺陽】扎心！這些星座女，男生真的不敢追
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【唐綺陽】12星座女如何脫單
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【小乖麻】這個星座能有什麼壞心眼呢？！
只是嘴硬心軟，愛自黑而已
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【小乖麻】這個星座又剛又颯簡直不要太帥
https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121085960
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「它將改變一切！」

DeepMind AI解決生物學50年來重大挑戰，破解蛋白質分子折疊問題。

本週振奮全球AI界的消息：Google旗下人工智能企業DeepMind發布了最新 AlphaFold成果，這是全球AI界無比振奮的重大科研突破。蛋白質存在於我們世界中的所有有機物體及奧妙人體中，全新的AlphaFold 算法揭秘了生物學界50年來試圖破解蛋白質分子折疊的難題，這項AI帶來的重大突破，將幫助科學家弄清某些困擾人們的疾病機制、加速找出新型流行病的具體原因（比如今年的全球新冠大流行），促進新藥設計、幫助農業增產、解析可有效降解廢棄物的嶄新成分、甚至探索為大氣減碳的全新解決方案。

我特別期待 AlphaFold 能為人類健康、環境生活推向更寬廣的可能性。在魔幻2020 最後一個月，這真是一個讓人懷抱希望的全新技術可能性，期待 AlphaFold之後締造更多 AI for Good 落地應用。

以下文章詳盡解釋了這項突破，內容經《機器之心》微信公眾號授權轉載。

▎生物學界最大的謎團之一，蛋白質折疊問題被 AI 破解了。

11 月 30 日，一條重磅消息引發了科技界所有人的關注：谷歌旗下人工智能技術公司 DeepMind 提出的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。

最新一代算法 Alphafold 2，現在已經擁有了預測蛋白質 3D 折疊形狀的能力，這一複雜的過程對於人們理解生命形成的機制至關重要。

DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《Nature》、《Science》等科學雜誌爭相報導，新成果也立刻獲得了桑達爾 · 皮查伊、伊隆 · 馬斯克等人的祝賀。

科學家們表示，Alphafold 的突破性研究成果將幫助科研人員弄清引發某些疾病的機制，並為設計藥物、農作物增產，以及可降解塑料的「超級酶」研發鋪平道路。

「這是該研究領域激動人心的一刻，」DeepMind 創始人、首席執行官德米斯 · 哈薩比斯說道。 「這些算法今天已經足夠成熟強大，足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」

蛋白質對於生命至關重要，它們是由氨基酸鏈組成的大型複雜分子，其作用取決於自身獨特的 3D 結構。弄清蛋白質折疊成何種形狀被稱為「蛋白質折疊問題」。在過去 50 年裡，蛋白質折疊一直是生物學領域的重大挑戰。

DeepMind 的 AlphaFold 讓人類在這一問題上取得了重要突破。在今年的國際蛋白質結構預測競賽 CASP 中，DeepMind 開發的 AlphaFold 最新版本擊敗了其他選手，在準確性方面比肩人類實驗結果，被認為是蛋白質折疊問題的解決方案。這一突破證明了 AI 對於科學發現，尤其是基礎科學研究的影響。

在兩年一次的 CASP 競賽中，各組爭先預測蛋白質的 3D 結構。今年，AlphaFold 擊敗了所有其他小組，並在準確性方面與實驗結果相匹配。

對於不熟悉生物領域的人來說，CASP 的大名可能有些陌生——CASP 全稱 The Critical Assessment of protein Structure Prediction，旨在對蛋白質結構預測進行評估，被譽為蛋白質結構預測的奧林匹克競賽。 CASP 從 1994 年開始舉辦，每兩年一屆，目前正在進行的一屆是 11 月 30 日開始的 CASP14。

而 DeepMind 這一突破有什麼影響？

用哥倫比亞大學計算生物學家Mohammed AlQuraishi 在Nature 文章中的話來說，「可以說這將對蛋白質結構預測領域造成極大影響。我懷疑許多人會離開該領域，因為核心問題已經解決。這是一流的科學突破，是我一生中最重要的科學成果之一。」

▎蛋白質折疊問題

蛋白質的形狀與它的功能密切相關，而預測蛋白質結構對於理解其功能和工作原理至關重要。很多困擾全人類的重大問題（如尋找分解工業廢料的酶）基本上都與蛋白質及其扮演的角色有關。

多年以來，蛋白質結構一直是熱門的研究話題，研究者使用核磁共振、X 射線、冷凍電鏡等一系列實驗技術來檢測和確定蛋白質結構。但這些方法往往依賴大量試錯和昂貴的設備，每種結構的研究都要花數年時間。

1972 年，美國科學家 Christian Anfinsen 因「對核糖核酸酶的研究，特別是對其氨基酸序列與生物活性構象之間聯繫的研究」獲得諾貝爾化學獎。在頒獎禮上，他提出了一個著名的假設：從理論上來說，蛋白質的氨基酸序列應該可以完全決定其結構。這一假設引發了長達五十年的探索，即僅僅基於蛋白質的一維氨基酸序列計算出其三維結構。

但這一思路的挑戰在於，在形成三維結構之前，蛋白質的理論折疊方式是一個天文數字。 1969 年，Cyrus Levinthal 指出，如果使用蠻力計算的方式來枚舉一種蛋白質可能存在的構象，要花費的時間甚至比宇宙的年齡還要長。 Levinthal 估計，一種蛋白質大約存在 10^300 種可能構象。但在自然界中，蛋白質會自發折疊，有些只需幾毫秒，這被稱為 Levinthal 悖論。

CASP 14 比賽最新結果：AlphaFold 中位 GDT 高達 92.4

CASP 競賽由 John Moult 和 Krzysztof Fidelis 兩位教授於 1994 年創立，每兩年進行一次盲審，以促進蛋白質結構預測方面的新 SOTA 研究。

一直以來，CASP 選擇近期才經過實驗確定的蛋白質結構，作為參賽團隊測試其蛋白質結構預測方法的目標（有些結構即使在評估時仍然處於待確定狀態）。這些蛋白質結構不會事先公佈，參賽者也必須對其結構進行盲測，最後將預測結果與實驗數據進行對比。正是基於這種嚴苛的評估原則，CASP 一直被稱為預測技術評估方面的「黃金標準」。

CASP 衡量預測準確率的主要指標是 GDT（Global Distance Test），範圍從 0 到 100，可以理解為預測的氨基酸殘基在正確位置閾值距離內的百分比。 John Moult 教授表示，GDT 分數在 90 分左右，即可視為對人類實驗方法具備競爭力。

在剛剛公佈的第14 屆CASP 評估結果中，DeepMind 的最新AlphaFold 系統在所有預測目標中的中位GDT 達到92.4，意味其平均誤差大概為1.6 埃（Angstrom），相當於一個原子的寬度（或0.1納米）。即使在難度最高的自由建模類別中，AlphaFold 的中位 GDT 也達到了 87.0。

歷屆 CASP 競賽自由建模類別中預測準確率中位數的提升情況，度量指標為 BEST-OF-5 GDT。

CASP 競賽自由建模類別中的兩個目標蛋白質示例。 AlphaFold 能夠預測出高度準確的蛋白質結構。

這些令人振奮的結果開啟了生物學家使用計算結構預測作為科研主要工具的時代。 DeepMind 提出的方法對於某些重要的蛋白質類別尤其有用，例如膜蛋白（membrane protein）。膜蛋白很難結晶，因此很難通過實驗方法來確定其結構。

該計算工作代表了在蛋白質折疊這一具備 50 年曆史的生物學問題上的驚人進展，比該領域人士成功預測蛋白質折疊結構早了幾十年。我們將很興奮，它能從多個方面對生物學研究帶來基礎性改變。 ——Venki Ramakrishnan 教授（諾貝爾獎得主，英國皇家學會會長）

▎DeepMind 這樣解決蛋白質折疊問題

2018 年，DeepMind 團隊使用初始版 AlphaFold 參加 CASP13 比賽，取得了最高的準確率。之後，DeepMind 將 CASP13 方法和相關代碼一併發表在 Nature 上。而現在，DeepMind 團隊開發出新的深度學習架構，並使用該架構參加 CASP14 比賽，達到了空前的準確率水平。這些方法從生物學、物理學、機器學習，以及過去半個世紀眾多科學家在蛋白質折疊領域的工作中汲取靈感。

我們可以把蛋白質折疊看作一個「空間圖」，節點表示殘基（residue），邊則將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互及其演化史至關重要。對於在 CASP14 比賽中使用的最新版 AlphaFold，DeepMind 團隊創建了一個基於注意力的神經網絡系統，並用端到端的方式進行訓練，以理解圖結構，同時基於其構建的隱式圖執行推理。該方法使用進化相關序列、多序列比對（MSA）和氨基酸殘基對的表示來細化該圖。

通過迭代這一過程，該系統能夠較強地預測蛋白質的底層物理結構，並在幾天內確定高度準確的結構。此外，AlphaFold 還能使用內部置信度度量指標判斷預測的每個蛋白質結構中哪一部分比較可靠。

DeepMind 團隊在公開數據上訓練這一系統，這些數據來自蛋白質結構數據庫（PDB）和包含未知結構蛋白質序列的大型數據庫，共包括約 170,000 個蛋白質結構。該系統使用約 128 個 TPUv3 內核（相當於 100-200 個 GPU）運行數週，與現今機器學習領域出現的大型 SOTA 模型相比，該系統所用算力相對較少。

此外，DeepMind 團隊透露，他們準備在適當的時候將這一 AlphaFold 新系統相關論文提交至同行評審期刊。

AlphaFold 主要神經網絡模型架構概覽。該模型基於進化相關的蛋白質序列和氨基酸殘基對運行，迭代地在二者的表示之間傳遞信息，從而生成蛋白質結構。

▎對現實世界的潛在影響

「讓 AI 突破幫助人們進一步理解基礎科學問題」，經過 4 年的研究攻關，現在 AlphaFold 正在逐步實現 DeepMind 初創時的願景，在藥物設計和環境可持續性等領域都產生了重要的影響。

馬克斯· 普朗克演化生物學研究所所長，CASP 評估員Andrei Lupas 教授表示：「AlphaFold 的精確模型讓我們解決了近十年來被困擾的蛋白質結構，重新啟動關於信號如何跨細胞膜傳輸的研究。 」

DeepMind 表示願與其他研究者合作，以進一步了解 AlphaFold 在未來幾年的潛力。除了作用於經過同行評審的論文以外，DeepMind 還在探索如何以最佳的可擴展方式為系統提供更廣泛的訪問可能。

同時，DeepMind 的研究者還研究了蛋白質結構預測如何幫助人們理解一些特殊的疾病。例如，通過幫助識別存在故障的蛋白質，並推斷其相互作用的方式，來理解一些疾病的原理。這些信息能夠讓藥物開發更加精確，從而補充現有的實驗方法，並更快找到更有希望的治療方法。

AlphaFold 是十分卓越的，它在預測結構蛋白質的速度和精度上有著驚人的表現。這一飛躍證明了計算方法對於生物學中的轉換研究，加速藥物研發過程都具有廣闊的前景。

同時許多證據也表明，蛋白質結構預測在未來的大流行應對上是有用的。今年早些時候，DeepMind 使用 AlphaFold 預測了包括 ORF3a 在內的幾種未知新冠病毒蛋白質結構。在 CASP14 中，AlphaFold 預測了另一種冠狀病毒蛋白質 ORF8 的結構。目前，實驗人員已經證實了 ORF3a 和 ORF8 的結構。儘管具有挑戰性，並且相關序列很少，但與實驗確定的結構相比，AlphaFold 在兩種預測上都獲得了較高的準確率。

除了加速對已知疾病的了解，AlphaFold 還具備很多令人興奮的技術潛力：探索數億個目前還沒有模型的數億蛋白質，以及未知生物的廣闊領域。由於 DNA 指定了構成蛋白質結構的氨基酸序列，基因組學革命使大規模閱讀自然界的蛋白質序列成為可能——在通用蛋白質數據庫（UniProt）中有 1.8 億個蛋白質序列。相比之下，考慮到從序列到結構所需的實驗工作，蛋白質數據庫（PDB）中只有大約 170000 個蛋白質結構。在未確定的蛋白質中可能有一些新的和未確定的功能——就像望遠鏡幫助人類更深入的觀察未知宇宙一樣，像 AlphaFold 這樣的技術可以幫助找到未確定的蛋白質結構。

▎開創新的可能

AlphaFold 是 DeepMind 迄今為止取得的最重要進展之一，但隨著後續科學研究的開展，依然有很多問題尚待解決。 DeepMind 預測的結構並非全部都是完美的。還有很多要學習的地方，包括多蛋白如何形成複合體，如何與 DNA、RNA 或者小分子交互，以及如何確定所有氨基酸側鏈的精確位置。此外，在與他方合作的過程中，還需要學習如何以最好的方式將這些科學發現應用在新藥開發以及環境管理方式等諸多方面。

對於所有致力於科學領域中計算和機器學習方法的人而言，像 AlphaFold 這樣的系統彰顯了 AI 作為基礎探索輔助工具的驚人潛力。正如 50 年前 Anfinsen 提出的遠超當時科研能力所及的挑戰一樣，這個世界依然有諸多未知的方面。

DeepMind 取得的這一進展令人們更加堅信，AI 將成為人類擴展科學知識邊界的最有用工具之一，同時也期待未來多年的艱苦工作能夠帶來更偉大的發現。

影片及原文，參考 DeepMind官方部落客 https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology