Искусственный интеллект предсказал структуры почти всех известных науке белков — это начало новой эры в цифровой биологии - «Новости сети» » Интернет технологии
sitename
Япония запретила продажу смартфонов Google Pixel 7 — Pixel 8 и Pixel 9 тоже под угрозой - «Новости сети»
Япония запретила продажу смартфонов Google Pixel 7 — Pixel 8 и Pixel 9 тоже под угрозой - «Новости сети»
В Пекине прошёл первый в мире футбольный турнир между гуманоидными роботами - «Новости сети»
В Пекине прошёл первый в мире футбольный турнир между гуманоидными роботами - «Новости сети»
Toyota RAV4 по итогам прошлого года обогнала Tesla Model Y в статусе самого популярного в мире автомобиля - «Новости сети»
Toyota RAV4 по итогам прошлого года обогнала Tesla Model Y в статусе самого популярного в мире автомобиля - «Новости сети»
Злоумышленники могут обойти аутентификацию почти 700 моделей принтеров Brother - «Новости»
Злоумышленники могут обойти аутентификацию почти 700 моделей принтеров Brother - «Новости»
Специалисты Cloudflare объяснили, что происходит с российским трафиком - «Новости»
Специалисты Cloudflare объяснили, что происходит с российским трафиком - «Новости»
Nvidia обновила DLSS, уменьшив в играх потребление VRAM на 20 % - «Новости сети»
Nvidia обновила DLSS, уменьшив в играх потребление VRAM на 20 % - «Новости сети»
Microsoft заявила, что ПК с Windows 11 в 2,3 раза быстрее ПК с Windows 10 и привела сомнительные аргументы - «Новости сети»
Microsoft заявила, что ПК с Windows 11 в 2,3 раза быстрее ПК с Windows 10 и привела сомнительные аргументы - «Новости сети»
MEGANews. Cамые важные события в мире инфосека за июнь - «Новости»
MEGANews. Cамые важные события в мире инфосека за июнь - «Новости»
Австралийку арестовали из-за неоднократных взломов университетских систем - «Новости»
Австралийку арестовали из-за неоднократных взломов университетских систем - «Новости»
Теперь дешевле. Подписка на «Хакер» — 450₽ в месяц - «Новости»
Теперь дешевле. Подписка на «Хакер» — 450₽ в месяц - «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: