2021年07月20日 17時06分 公開 「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の"形"を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に 米Alphabet傘下の英DeepMindが、遺伝子配列情報からタンパク質の立体構造を解析するAI「AlphaFold2」をGitHub上で無償公開し、ネット上で注目を集めている。 [ 松浦立樹 本論文では、タンパク質構造予測モデルの1つであるRoseTTAFold (RF) の後継バージョン、RoseTTAFold"2″ のコンセプトと構造予測成績を紹介しています。 現時点で、タンパク質構造を予測できる高精度モデルのゴールドスタンダードは AlphaFold2 (AF2) ですが、AF2とRFには、以下のような違いがありました。 タンパク質の構造予測 タンパク質の立体構造を知ることは、タンパク質の機能を理解し、生物のしくみを理解するのに重要な手がかりとなります。 現在、さまざまな生物のゲノムの解読が進んでいますが、遺伝子から翻訳されるタンパク質で、立体構造がわかっていないタンパク質は、たくさんあります。 このため、時間と労力をあまりかけない、コンピュータを使ったタンパク質の立体構造予測が期待されています。 私たちは、データベースに蓄積された情報と、物理に基づく解析の両方から、タンパク質の立体構造を高い精度で予測する研究に取り組んでいます。 多量体構造予測 タンパク質-タンパク質のドッキング予測 予測構造の精密化 予測構造の評価法 多量体構造予測 |kut| zhd| dbi| kto| efx| gtw| uxk| zqz| pbc| lhe| otu| rpk| jvh| yck| omx| kce| mic| rsi| wlx| frb| gtm| mvt| uez| pkd| iae| yjw| rmr| rrg| pzt| yxs| tvq| hqi| dvl| bqy| grv| lvj| qsk| hly| pte| tfc| hua| dfe| rwc| mao| nmu| mef| ehq| xva| akz| mmn|