AlphaFold
タンパク質の構造予測
DeepMindが開発
AlphaFoldの予測構造データベースから得られた新知見 | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio
...2022年、革新的なAlphaFoldニューラルネットワークを駆使して、ゲノム塩基配列が知られている生物の既知のタンパク質の構造をほぼ全て予測し、約2億1400万件のエントリーからなるデータベースを構築した。
このデータベースは欧州バイオインフォマティクス研究所(英国ヒンクストン)が管理していて、誰でも自由に利用できる。
今回、この情報資源を活用した2つの研究によって、遠縁のタンパク質間の予想外の構造的関連や、全く新しい構造など、数年前には想像もできなかったような知見が得られた1,2。
2021 Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold | Nature
Alphafold 2の論文
https://gyazo.com/bd8ba2b4396406fce87a644ca58225c7
オープンアクセスのDB https://alphafold.ebi.ac.uk/
2022 AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models | Nucleic Acids Research | Oxford Academic
2025-03-27 AlphaFoldのデータ不足で製薬会社が独自データでモデル作成 | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio
2022年8月 AlphaFoldの潜在能力を最大限引き出すには | Nature ダイジェスト | Nature Portfolio
2020年07月16日 Google傘下のAIによる科学的発見 立体構造予測で世界に衝撃:日経クロストレンド
2021年07月20日 「6年解けなかった構造があっさり」──タンパク質の“形”を予測する「AlphaFold2」の衝撃 GitHubで公開、誰でも利用可能に - ITmedia NEWS
...6年間解けなかったアシメ12分子(超?)の結晶構造がMOLREPであっさり解けました。。すごすぎ。
今までモデリングしてもらったので色々MRかけてきましたが全部だめでした。アシメの分子数が大きいから、と思ってたけど、ちゃんとしたモデル使えばいけるんですね。
Publishについては分かりません。もはやこれだけで論文をpublishすることにほとんど意味がないことは直感的にわかります。
https://twitter.com/sugargroove/status/1416963620915716096?s=20
もともとモデリングってかなりいいところまで来てたんですけど、ほぼ同じものが出てくる感じ。なのでその後何するかですよね。酵素の場合は活性部位がちゃんとしてるかどうかが大事なんですけど。
今後Seの廃液処理は減りそうです。
https://twitter.com/sugargroove/status/1416971172827127809?s=20