新しい研究で、著者らは特定のタンパク質がどのような形態をとるかを決定するニューラルネットワークを作成した。
タンパク質の形状は、タンパク質分子の3次元写真を提供する粒子加速器、または化学と量子物理学の法則に従ってそれらの構造を計算するスーパーコンピューターの助けを借りて。
著者らは evoformer アルゴリズムを作成しました。タンパク質分子の個々のセグメントの構造を決定し、それらをグラフの 3 次元ツリーの形式で表現します。これは、互いにペアで接続されたオブジェクトのセットで構成される数学的抽象概念です。 Evoformer は、既知の例に基づいてそれらを相互に接続し、接続の構造とノードの位置を徐々に変更して最適に近づけます。
次に、これらのアルゴリズムを組み合わせて、ニューラル ネットワーク「AlphaFold2」を作成しました。
昨年、すでに最初のバージョンを発表しました私たちのシステム AlphaFold は、CASP13 競争の一環として、ほぼ原子の精度でタンパク質の構造を予測することができました。今回、速度と精度においてすべての競合他社を著しく上回る新しいバージョンを作成しました。さらに、ソースコードは完全にオープンです。
デミス・ハサビス氏、ディープマインドCEO
その結果、ニューラル ネットワークは約 10 分で原子の精度で 3 次元形状を再構築します。ただし、タンパク質内の各原子の誤差は 0.096 ナノメートルです。
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