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CASP 竞赛自由建模类别中的两个目标蛋白质示例。AlphaFold 能够预测出高度准确的蛋白质结构。 这些令人振奋的结果开启了生物学家使用计算结构预测作为科研主要工具的时代。DeepMind 提出的方法对于某些重要的蛋白质类别尤其有用，例如膜蛋白（membrane protein）。膜蛋白很难结晶，因此很难通过实验方法来确定其结构。
DeepMind 这样解决蛋白质折叠问题 2018 年，DeepMind 团队使用初始版 AlphaFold 参加 CASP13 比赛，取得了最高的准确率。之后，DeepMind 将 CASP13 方法和相关代码一并发表在 Nature 上。而现在，DeepMind 团队开发出新的深度学习架构，并使用该架构参加 CASP14 比赛，达到了空前的准确率水平。这些方法从生物学、物理学、机器学习，以及过去半个世纪众多科学家在蛋白质折叠领域的工作中汲取灵感。 我们可以把蛋白质折叠看作一个「空间图」，节点表示残基（residue），边则将残基紧密连接起来。这个空间图对于理解蛋白质内部的物理交互及其演化史至关重要。对于在 CASP14 比赛中使用的最新版 AlphaFold，DeepMind 团队创建了一个基于注意力的神经网络系统，并用端到端的方式进行训练，以理解图结构，同时基于其构建的隐式图执行推理。该方法使用进化相关序列、多序列比对（MSA）和氨基酸残基对的表示来细化该图。 通过迭代这一过程，该系统能够较强地预测蛋白质的底层物理结构，并在几天内确定高度准确的结构。此外，AlphaFold 还能使用内部置信度度量指标判断预测的每个蛋白质结构中哪一部分比较可靠。 DeepMind 团队在公开数据上训练这一系统，这些数据来自蛋白质结构数据库（PDB）和包含未知结构蛋白质序列的大型数据库，共包括约 170,000 个蛋白质结构。该系统使用约 128 个 TPUv3 内核（相当于 100-200 个 GPU）运行数周，与现今机器学习领域出现的大型 SOTA 模型相比，该系统所用算力相对较少。
此外，DeepMind 团队透露，他们准备在适当的时候将这一 AlphaFold 新系统相关论文提交至同行评审期刊。 4)无卤素 如前所述，主要的误解之一是无卤素材料就是一种低火害产品。事实上，如果套管材料包含卤素，则不能认为是低火灾隐患，但是如果没有相应的低毒、低烟和阻燃性能，它将不符合全部标准。 典型的卤素是氟、氯、溴和碘。氯在聚氯乙烯中最常见，氟存在于含氟聚合物中，溴出现在阻燃剂中。如果暴露在明火中，它们都会产生剧毒烟雾和浓烟。 规范优先 尽管防火性能是首要考虑的问题，但值得注意的是，仅基于一种属性指定电缆保护可能是一个代价高昂的错误，应该考虑所有环境因素。这些因素包括暴露在极端温度、紫外线辐射、刺激性化学品、抗压强度、耐磨性，以及水或灰尘进入的可能性。 尽管许多产品可能看起来相同，但性能和属性可能相差很大，因此客户应始终检查其应用程序的适用性和兼容性，并将安装视为完整的端到端系统。 聚丙烯NFR(非阻燃剂)是数据中心电缆保护的常用材料，因为它不含卤素、硫和磷，因此不会帮助酸雾的形成，但具有高度易燃性和火焰传播性。与其相反，PA6(尼龙)具有自熄性，不含卤素、硫和磷。 指定者应寻求独立的测试结果来支持供应商的主张，而不要依赖未经证实的资料。 改造选项 对于现有设施，数据中心运营商可能需要对新的导管系统进行改造，以确保满足低防火性能要求。 传统上，改造电缆保护是一项复杂的任务，安装人员需要将现有电缆穿过导管系统的开口端。因此，导管系统制造商正在开发增强型改装选项，以使其更容易、更快捷地安装电缆保护装置。 定制设计的电缆保护 对于更复杂的应用程序要求，客户应与供应商讨论定制方案。 这些可能包括以非标准或预切长度提供的套管，直径更大或更小的套管，或者具有不同的螺纹端接或安装选项。45度和90度弯头也可以用来帮助维持弯曲半径。 此外，还可以考虑更复杂的要求，例如改变性能特性以满足特定的温度要求、抗压强度或耐磨性或达到更高的疲劳寿命。 结论 在评估防火性能时需要考虑很多方面，因此与有能力的制造商或指定人员合作非常重要。而只根据价格或通过使用未考虑防火性能所有方面的标准进行指定，可能会使数据中心基础设施容易发生故障。
数据中心运营商应期望他们选择的供应商能够提供材料特性的详细证据，以及为确保满足所有四个标准并保持关键的性能而进行测试。 （编辑：孝感站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
