https://vis.sciencemag.org/breakthrough2020/
2020年度十大突破之一的AlphaFold，来自deepmind。
https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology
预测从氨基酸序列到三维的蛋白质折叠这个问题，CASP这个竞赛已经进行了14次，每两年一次。从这张柱状图中，可以发现，alphafold 1/2 分别夺取了最近两届的冠军，并且成绩远远好于其他组。
https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology
我们来看看alphaFold2的模型，首先将序列embedding，然后比对，对MSA的结果embedding，接下来就是的内容就比较模糊，应该是使用了attention layer，然后同样的得到距离，最后模拟模型。
我们看看，效果提升了许多的alphaFold2 是做了哪些修改，因为文章还在撰写中，所以只能deepMind的博客中看到一些。
AlphaFold2 不再使用CNN，而是使用attention-based neural network 以及不再分布去构建模型，而是end-to-end training.
未来，我觉得，alphaFold可以与GAN结合，产生更多的数据，用来提升模型的效果。