AlphaFold2: атомарная точность в предсказании структуры белка.

AlphaFold2: Атомарная точность в прогнозировании структуры белка.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s4158...

В подкасте представлен всесторонний обзор AlphaFold2 — модели глубокого обучения, которая точно предсказывает трёхмерные структуры белков по аминокислотным последовательностям, достигая разрешения, близкого к экспериментальному, что было подтверждено в ходе оценки CASP14. В этих документах подробно описывается превосходная производительность модели по сравнению с другими методами, такими как ESMFold, отмечая её высокую точность на атомарном уровне, особенно для прогнозирования основной и боковой цепей, хотя она требует больших вычислительных затрат и в значительной степени зависит от глубины и качества данных множественного выравнивания последовательностей (MSA). В руководстве также описываются многочисленные применения AlphaFold2 в таких областях, как белковая инженерия и поиск лекарственных препаратов для быстрого структурного моделирования, а также отмечаются такие ограничения, как низкая производительность на гетеромерных комплексах и ограничения на максимальную длину последовательности. Наконец, в подкасте объясняется инновационная архитектура нейронной сети, включая Evoformer и Structure Module, а также процессы обучения, такие как самодистилляция, которые обеспечивают ее исключительную точность.