AlphaFold предсказал структуру белков с точностью GDT 92,4

Краткое изложение публикации в сообществе «Фарма РФ» от .

Алгоритм AlphaFold компании DeepMind предсказывает трёхмерную структуру белков по последовательности аминокислот. В тестировании точность программы составила 92,4 пункта GDT; для наиболее сложных белков средний результат достиг 87 пунктов — на 25 пунктов выше показателя ближайших конкурирующих технологий.

AlphaFold обучали на структурах белков, уже расшифрованных экспериментальными методами. Затем разработчики объединили глубокое обучение с алгоритмом, моделирующим сборку пазла. Программа также справилась с предсказанием структуры белков клеточных мембран, которые трудно исследовать с помощью рентгеновской кристаллографии. Знание структуры белков может облегчить разработку лекарств и повысить их эффективность.

Главное

  • AlphaFold разработала компания DeepMind для предсказания трёхмерной структуры белков по последовательности аминокислот.
  • В тестировании AlphaFold набрал 92,4 пункта GDT.
  • Средний результат для самых сложных белков составил 87 пунктов — на 25 пунктов выше показателя ближайших конкурирующих технологий.
  • Программа предсказала структуру белков клеточных мембран, сложных для изучения рентгеновской кристаллографией.
  • Знание структуры белка может облегчить разработку лекарств и повысить их эффективность.

Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только специалистам фармацевтической отрасли.

Регистрация

По теме