「AlphaFold 2の2億モデルによって明らかにされたタンパク質の宇宙を詳細に分析する2つの新論文」
2 new papers analyzing the detailed protein universe revealed by the 200 million models of AlphaFold 2.
そして、彼らはこのような大量のタンパク質構造モデルを扱うために新しいツールを作成する必要がありました
DeepMindのAlphaFold 2と欧州バイオインフォマティクス研究所との共同で行われた、予測されたタンパク質構造の200億以上の最新リリースは、タンパク質研究の新たな時代を迎えました。私はここで、このタンパク質の宇宙の奥深さについての2つの画期的な論文の要点を紹介しています。これらの論文では、革新的なクラスタリングアルゴリズム、構造比較、および他の既存のツールの適応を用いて、大規模なデータ量での作業に取り組み、タンパク質の構造的多様性、進化関係、および機能の可能性に光を当てています。
タンパク質は生物学の中で重要な役割を果たし、エネルギー生成から細胞分裂までさまざまな細胞プロセスを制御しています。遺伝子解析の進歩により、タンパク質の配列決定は年々増加してきましたが、スケーラブルな実験手法の不足のために、その3D構造の決定は遅れていました。しかし、DeepMindが開発した革命的なAIシステム、AlphaFold 2の登場により、タンパク質構造予測の風景が変わりました。AlphaFold Protein Structure Database（AFDB）は現在、驚異的な200億以上の予測されたタンパク質構造を収容しており、計算生物学の節目となっています。
AlphaFoldベースのデータベースと完全な、使いやすいオンラインAlphaFoldインターフェースの準備が整っています
計算生物学だけでなく実験生物学も。バイオインフォマティクスにおけるデータサイエンスの将来についての考え
towardsdatascience.com
実際には今週、Natureに2つのグループがAlphaFold 2のタンパク質モデルを利用して、タンパク質の宇宙に新たな洞察を得る方法を報告しています。これらの研究では、AFDBの膨大なデータに適応した既存のツールの革新的なバージョン、例えばクラスタリングアルゴリズムの最新バージョンや構造比較の方法などが活用されています。これらの適応されたツールを使用して、これらの研究はタンパク質構造の広大な領域、進化的な起源、および機能的な意味を探求しています。
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