În noua lucrare, autorii au creat o rețea neuronală care determină ce formă va lua o anumită proteină.
Forma proteinei este acum calculată folosindun accelerator de particule, care oferă fotografii tridimensionale ale moleculelor de proteine, sau cu ajutorul unui supercomputer, care le calculează structura în conformitate cu legile chimiei și fizicii cuantice.
Autorii au creat algoritmul evoformer, careîncearcă să determine structura segmentelor individuale de molecule de proteine, reprezentându-le sub forma unui arbore tridimensional de grafice - o abstractizare matematică care constă dintr-un set de obiecte conectate în perechi între ele. Evoformer le conectează între ele, pe baza exemplelor deja cunoscute, și schimbă treptat structura conexiunilor și locația nodurilor, apropiindu-se de optim.
Apoi, au combinat astfel de algoritmi și au creat o rețea neuronală AlphaFold2.
Anul trecut am prezentat deja prima versiunesistemul nostru, AlphaFold, care a fost capabil să prezică structura proteinelor cu o precizie aproape atomică, ca parte a competiției CASP13. Acum am creat o nouă versiune a acestuia, care îi depășește vizibil pe toți concurenții în viteză și precizie. Mai mult, codul sursă este complet deschis.
Demis Hassabis, CEO al Deepmind
Drept urmare, rețeaua neuronală reconstruiește forma tridimensională cu precizie atomică în aproximativ 10 minute, cu o eroare de 0,096 nanometri pentru fiecare atom din interiorul proteinei.
Citeste mai mult:
A explicat cum se reflectă universul lângă găurile negre
Otravire în masă și noi versiuni ale morții civilizației: modul în care s-au schimbat cunoștințele noastre despre Maya
Modificările orbitei Pământului au contribuit la apariția vieții complexe pe planetă