50年前からの生物学の超難問にDeepMindの開発した「AlphaFold」がAIのパワーで道筋を示し研究が加速 - GIGAZINE

13コメント 2020-12-01 11:36 GIGAZINE

全ての生物学的プロセスはタンパク質を中心に展開していますが、3次元的な立体構造を持つタンパク質が、実際にどのような形状を持っているのかということは、この50年間ほとんど解き明かされてきませんでした。「...

ツイッターのコメント(13)

蛋白質の立体構造を解析できるバイオ業界でのブレイクスルー
そして、この分野で有名なコンテストCASPで今年えらいもん出てきましたwww

っていうのがこちら

やはり時代はAIか!とか思っちゃったよね。
Google強い。参加の研究所凄い。
Pythonべんきょーしよー。
DeepMindのAlphaFoldが話題ですが、

私の化学はベンゼン環あたりで終わっているので、
アルファやベータやシャペロンやは分からず。

そんな、素人向けに良い解説記事
3次元的な立体構造を持つタンパク質が、実際にどのような形状を持っているのかということは、この50年間ほとんど解き明かされてきませんでした★|
最近はプリオンでなくても、アミノ酸配列が固有のフォールディングをとるわけではなく、天然変性タンパク質としてフレキシブルに形を変えて機能を制御するという考えもあるが
→ よく読んでみるとコンテストで一位で優秀な成績を修めた、ということであって、タンパク質折り畳み問題をすべて解決したわけではないみたいだ
分かりやすい。
Bloggerを改善しろ。
タンパク質の構造予測はいかにもdeep learning向きですね。

アミノ酸がつながってできたポリペプチド鎖が「折りたたまれ(fold)」てタンパク質になる。
折りたたまれ方がタンパク質の機能に直結するので、どう折りたたまれるのか調べるのは大事だけどすごく大変。
これで誰でも使えるデータベース作ったらめちゃくちゃ便利やなぁ。
証明されてない数学問題もAIで答え出るのかな?
50年前からの生物学の超難問にDeepMindの開発した「AlphaFold」がAIのパワーで道筋を示し研究が加速...
以上
 
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