Metan* (tunnustettu äärijärjestöksi, toiminta kielletty Venäjän federaation alueella) tutkijat käyttivät
ESMFold käytti mallia (alun perinse kehitettiin tulkitsemaan kieliä) ennustamaan tarkasti proteiinien käännökset, jotka määrittävät niiden kolmiulotteisen rakenteen. Avoimen lähdekoodin ESM:n metagenomiseen atlasiin sisältyviä tuloksia käytetään uusien lääkkeiden kehittämiseen, tuntemattomien mikrobien toimintojen karakterisoimiseen ja etäisten lajien välisten evoluutiosuhteiden jäljittämiseen.
ESMFold ei ole ensimmäinen ohjelmaennustaa proteiinien muotoja. Vuonna 2022 Googlen DeepMind ilmoitti, että sen AlphaFold-ohjelma oli tulkinnut noin 200 miljoonan tieteen tunteman proteiinin muodot. ESMFoldin kirjoittajat huomauttivat, että sen ohjelma ei ole yhtä tarkka kuin AlphaFold, mutta on 60 kertaa nopeampi kuin DeepMind. Joten uusi tekoäly ennusti juuri 600 miljoonan proteiinin muodon kahdessa viikossa. Tutkimusartikkelia ei kuitenkaan ole vielä vertaisarvioitu.
"ESM:n metagenominen atlas antaa tutkijoille mahdollisuuden etsiä ja analysoida metagenomisia proteiinirakenteita satojen miljoonien proteiinien mittakaavassa", tutkijat kirjoittavat.
Proteiinit ovat kaikkien elävien olentojen rakennuspalikoitaolentoja ja ne koostuvat pitkistä, kiertyneistä aminohappoketjuista – pienistä molekyyliyksiköistä, jotka liittyvät yhteen lukemattomina yhdistelminä muodostaen kolmiulotteisen proteiinimuodon.
Lue lisää:
Massiivinen isku avaruusobjektista laukaisi Maan magneettikentän
Tutkijat vahvistavat vaihtoehtoisen painovoimateorian: miksi se muuttaa fysiikkaa
Sian sydän lyö hitaammin ihmiselle siirron jälkeen