Искусственный интеллект предсказал структуры почти всех известных науке белков — это начало новой эры в цифровой биологии - «Новости сети» » Интернет технологии
sitename
Учёт рабочего времени
Учёт рабочего времени
NASA: ракета SLS готова для исторической доставки астронавтов к Луне в следующем году - «Новости сети»
NASA: ракета SLS готова для исторической доставки астронавтов к Луне в следующем году - «Новости сети»
Пользователей Windows 11 втихую лишили возможности навсегда отключать автообновления приложений из Microsoft Store - «Новости сети»
Пользователей Windows 11 втихую лишили возможности навсегда отключать автообновления приложений из Microsoft Store - «Новости сети»
Игроки Victoria 3 за год довели до голодной смерти 860 квадриллионов человек — это больше населения Земли в 106 миллионов раз - «Новости сети»
Игроки Victoria 3 за год довели до голодной смерти 860 квадриллионов человек — это больше населения Земли в 106 миллионов раз - «Новости сети»
OpenAI представила ИИ-браузер ChatGPT Atlas — альтернатива Google Chrome с «памятью» и агентами - «Новости сети»
OpenAI представила ИИ-браузер ChatGPT Atlas — альтернатива Google Chrome с «памятью» и агентами - «Новости сети»
Многострадальная Vampire: The Masquerade — Bloodlines 2 добралась до релиза спустя 20 лет после выхода культовой первой части - «Новости сети»
Многострадальная Vampire: The Masquerade — Bloodlines 2 добралась до релиза спустя 20 лет после выхода культовой первой части - «Новости сети»
Librarian Likho разрабатывает собственную малварь с помощью ИИ - «Новости»
Librarian Likho разрабатывает собственную малварь с помощью ИИ - «Новости»
На Positive Security Day рассказали о новых продуктах и трендах - «Новости»
На Positive Security Day рассказали о новых продуктах и трендах - «Новости»
Подрядчик Discord отрицает компрометацию своих систем - «Новости»
Подрядчик Discord отрицает компрометацию своих систем - «Новости»
Банкер Astaroth использует GitHub, чтобы избегать блокировок - «Новости»
Банкер Astaroth использует GitHub, чтобы избегать блокировок - «Новости»
Как заработать денег, не выходя из дома, мы вам поможем с этим разобраться » Новости » Новости мира Интернет » Искусственный интеллект предсказал структуры почти всех известных науке белков — это начало новой эры в цифровой биологии - «Новости сети»

Год назад компания DeepMind вызвала ажиотаж сообщением о способности раскрыть главную загадку в биологии — предсказать структуру любого белка. Одновременно с этим DeepMind создала открытую базу с данными о 350 тыс. белков, форму которых предсказал пакет AlphaFold. Сегодня компания сообщила о раскрытии форм почти всех белков, известных земной науке — это свыше 200 млн белков из всех сфер известной на Земле жизни. Это настоящая революция в биологии.




Искусственный интеллект предсказал структуры почти всех известных науке белков — это начало новой эры в цифровой биологии - «Новости сети»


Примеры белковых форм. Источник изображения: DeepMind



Белки представляют собой последовательности аминокислот. В зависимости от комбинаций аминокислот белки сворачиваются в очень причудливые пространственные формы. Эти формы определяют взаимодействие белков друг с другом и, в конечном итоге, регулируют биологические процессы в живых организмах: они взаимодействуют, если формы совпадают как ключ подходит замку, и остаются безучастными друг к другу, если формы не имеют совместимых пространственных структур.


Знание пространственной формы белка может помочь найти идеальное лекарство против болезней и сделать множество других открытий в биологии. До появления ИИ-алгоритмов учёные экспериментально определяли форму белков, что очень и очень сложно и долго. Предложенный компанией DeepMind алгоритм определяет пространственную форму одного белка от 10 до 20 секунд. Благодаря этому компания смогла за год довести базу пространственных форм белков с 350 тыс. до более чем 200 млн.


Следует уточнить, что предсказать форму белка не означает оказаться на 100 % точными. Тем не менее, AlphaFold показала значительную точность при определении форм, чего достаточно для начала работ. Всю рутинную работу сделал компьютер, а ведь всем учёным мира до этого потребовалось 50 лет, чтобы разгадать около лишь 10 % белковых структур.


Открытой базой по белкам уже воспользовалось около полумиллиона учёных со всего мира, отметили в компании. Раскрытие полной базы данных по белкам кратно активизирует этот процесс и приведёт в обозримой перспективе к удивительным открытиям в биологии.

Цитирование статьи, картинки - фото скриншот - Rambler News Service.
Иллюстрация к статье - Яндекс. Картинки.
Есть вопросы. Напишите нам.
Общие правила  поведения на сайте.

Год назад компания DeepMind вызвала ажиотаж сообщением о способности раскрыть главную загадку в биологии — предсказать структуру любого белка. Одновременно с этим DeepMind создала открытую базу с данными о 350 тыс. белков, форму которых предсказал пакет AlphaFold. Сегодня компания сообщила о раскрытии форм почти всех белков, известных земной науке — это свыше 200 млн белков из всех сфер известной на Земле жизни. Это настоящая революция в биологии. Примеры белковых форм. Источник изображения: DeepMind Белки представляют собой последовательности аминокислот. В зависимости от комбинаций аминокислот белки сворачиваются в очень причудливые пространственные формы. Эти формы определяют взаимодействие белков друг с другом и, в конечном итоге, регулируют биологические процессы в живых организмах: они взаимодействуют, если формы совпадают как ключ подходит замку, и остаются безучастными друг к другу, если формы не имеют совместимых пространственных структур. Знание пространственной формы белка может помочь найти идеальное лекарство против болезней и сделать множество других открытий в биологии. До появления ИИ-алгоритмов учёные экспериментально определяли форму белков, что очень и очень сложно и долго. Предложенный компанией DeepMind алгоритм определяет пространственную форму одного белка от 10 до 20 секунд. Благодаря этому компания смогла за год довести базу пространственных форм белков с 350 тыс. до более чем 200 млн. Следует уточнить, что предсказать форму белка не означает оказаться на 100 % точными. Тем не менее, AlphaFold показала значительную точность при определении форм, чего достаточно для начала работ. Всю рутинную работу сделал компьютер, а ведь всем учёным мира до этого потребовалось 50 лет, чтобы разгадать около лишь 10 % белковых структур. Открытой базой по белкам уже воспользовалось около полумиллиона учёных со всего мира, отметили в компании. Раскрытие полной базы данных по белкам кратно активизирует этот процесс и приведёт в обозримой перспективе к удивительным открытиям в биологии.

Смотрите также


А что там на главной? )))



Комментарии )))



Войти через: