Искусственный интеллект предсказал структуры почти всех известных науке белков — это начало новой эры в цифровой биологии - «Новости сети» » Интернет технологии
sitename
Из чего состоит разработка веб-приложений и зачем это знать бизнесу
Из чего состоит разработка веб-приложений и зачем это знать бизнесу
Смартфоны Poco X7 Pro, Poco X7 и Poco F6 сочетают высокую производительность, надёжность и оригинальный дизайн - «Новости сети»
Смартфоны Poco X7 Pro, Poco X7 и Poco F6 сочетают высокую производительность, надёжность и оригинальный дизайн - «Новости сети»
На заводах Hyundai будут работать «десятки тысяч» человекоподобных роботов Boston Dynamics - «Новости сети»
На заводах Hyundai будут работать «десятки тысяч» человекоподобных роботов Boston Dynamics - «Новости сети»
Суд арестовал у Чубайса и экс-управленцев «Роснано» 5,6 млрд руб. по делу о планшетах Plastic Logic - «Новости сети»
Суд арестовал у Чубайса и экс-управленцев «Роснано» 5,6 млрд руб. по делу о планшетах Plastic Logic - «Новости сети»
Apple существенно изменит дизайн iPhone 19 Pro в честь 20-летия iPhone - «Новости сети»
Apple существенно изменит дизайн iPhone 19 Pro в честь 20-летия iPhone - «Новости сети»
Троян CraxsRAT использует NFCGate для кражи денег у российских пользователей - «Новости»
Троян CraxsRAT использует NFCGate для кражи денег у российских пользователей - «Новости»
Королевская почта Великобритании расследует возможную утечку данных - «Новости»
Королевская почта Великобритании расследует возможную утечку данных - «Новости»
РКН подготовил приказ об идентификации средств связи и пользовательского оборудования - «Новости»
РКН подготовил приказ об идентификации средств связи и пользовательского оборудования - «Новости»
В Google Cloud устранена уязвимость, раскрывавшая конфиденциальную информацию - «Новости»
В Google Cloud устранена уязвимость, раскрывавшая конфиденциальную информацию - «Новости»
Nvidia сделала PhysX и Flow полностью открытыми - «Новости сети»
Nvidia сделала PhysX и Flow полностью открытыми - «Новости сети»
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: