새로운 연구에서 저자는 어떤 형태를 취할 것인지를 결정하는 신경망을 만들었습니다이것 저것 단백질
이제 다음을 사용하여 단백질 모양을 계산합니다.단백질 분자의 3차원 사진을 제공하는 입자 가속기 또는 화학 및 양자 물리학 법칙에 따라 구조를 계산하는 슈퍼컴퓨터의 도움으로.
저자는 단백질 분자의 개별 세그먼트를 3차원 그래프 트리로 표현하여 단백질 분자의 개별 세그먼트 구조를 결정하려고 시도하는 evoformer라는 알고리즘을 만들었습니다. 쌍으로 서로 연결된 개체 집합에서.이미 알려진 사례에 의존하여 서로 점차적으로 변화합니다.연결 구조와 노드의 위치, 최적에 접근합니다.
다음으로 이러한 알고리즘을 결합하여 AlphaFold2 신경망 을 만들었습니다.
작년에 우리는 CASP13 대회의 일환으로 거의 원자에 가까운 정밀도로 단백질의 구조를 예측할 수 있는 시스템의 첫 번째 버전인 AlphaFold를 공개했습니다.이제 우리는 속도와 정확성 면에서 모든 경쟁사보다 눈에 띄게 우수한 새 버전을 만들었습니다.동시에 소스 코드는 완전히 공개되어 있습니다.
데미스 하사비스(Demis Hassabis), 딥마인드( Deepmind) CEO
그 결과, 신경망은 약 10분 만에 단백질 내부의 각 원자에 대해 0.096나노미터의 오차로 원자 정밀도로 3차원 형상을 재구성합니다.
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