待验证70% 置信基准精确时间
AlphaFold2结合多序列比对（MSA）与等变神经网络，预测精度首次在大多数蛋白质上达到实验级别，中位数TM-score超过0.9
2
来源数
70%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/5
首次发现
来源
GeneBench-Pro：基因组学AI评测基准，科研能力新标尺
rss2026/6/30
相关事实
待验证AlphaFold2在2020年解决了蛋白质结构预测难题,在CASP14竞赛中达到实验级别的预测精度,中位GDT分数超过9275% 相似待验证经过 DRET 增强的 DistilBERT 仅 6600 万参数，在平衡准确率、召回率、ROC-AUC 等核心指标上达到与体量大一个数量级的生物医学专用模型相当的水平63% 相似待验证在实际alpha因子研究中，一个单因子的IC能稳定达到0.03-0.05就已被视为非常优秀62% 相似待验证实验数据显示关键信息位于输入序列首尾时模型检索准确率可高达90%以上，位于中段时可能骤降至60%以下61% 相似待验证AlphaGenome Atlas通过预先计算AlphaGenome模型对全部90亿种可能突变的预测结果，形成了规模达1PB（1000TB）的数据集60% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/112196API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/112196MCP
get_claim(id=112196)