Искусственный интеллект предсказал структуры почти всех известных науке белков — это начало новой эры в цифровой биологии - «Новости сети» » Интернет технологии
sitename
Впервые в оптоволокне свет столкнулся со звуком — квантовые компьютеры дождались прорыва - «Новости сети»
Впервые в оптоволокне свет столкнулся со звуком — квантовые компьютеры дождались прорыва - «Новости сети»
Яндекс Вебмастер восстанавливается — «Блог для вебмастеров»
Яндекс Вебмастер восстанавливается — «Блог для вебмастеров»
ИИ поставил крест на традиционном реверс-инжиниринге игр — decomp.dev прекращает работу - «Новости сети»
ИИ поставил крест на традиционном реверс-инжиниринге игр — decomp.dev прекращает работу - «Новости сети»
Поддельный WhatsApp набрал в Google Play более 500 000 загрузок - «Новости сети»
Поддельный WhatsApp набрал в Google Play более 500 000 загрузок - «Новости сети»
Nvidia без спроса открыла ИИ-агентам доступ к управлению видеокартой и играми на ПК пользователя - «Новости сети»
Nvidia без спроса открыла ИИ-агентам доступ к управлению видеокартой и играми на ПК пользователя - «Новости сети»
Digital Foundry: похоже, в GTA VI наконец исправили проблему, которая преследовала игры Rockstar со времён GTA IV - «Новости сети»
Digital Foundry: похоже, в GTA VI наконец исправили проблему, которая преследовала игры Rockstar со времён GTA IV - «Новости сети»
$7300 за литр ИИ-мощностей: стартовали продажи мини-ПК AMD Ryzen AI Halo на чипе Ryzen AI Max+ Pro 495 - «Новости сети»
$7300 за литр ИИ-мощностей: стартовали продажи мини-ПК AMD Ryzen AI Halo на чипе Ryzen AI Max+ Pro 495 - «Новости сети»
Рынок смартфонов откатился к уровню 2012 года — Xiaomi потеряла больше всех, а Apple и Samsung нарастили доли - «Новости сети»
Рынок смартфонов откатился к уровню 2012 года — Xiaomi потеряла больше всех, а Apple и Samsung нарастили доли - «Новости сети»
Intel вырезала из GPU блоки 3D-графики и трассировки лучей ради ИИ — представлен D270 с поддержкой до 480 Гбайт LPDDR5X - «Новости сети»
Intel вырезала из GPU блоки 3D-графики и трассировки лучей ради ИИ — представлен D270 с поддержкой до 480 Гбайт LPDDR5X - «Новости сети»
Наполеоновские амбиции: критики вынесли вердикт ролевому боевику Valor Mortis от создателей Ghostrunner - «Новости сети»
Наполеоновские амбиции: критики вынесли вердикт ролевому боевику Valor Mortis от создателей Ghostrunner - «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.


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

Смотрите также

А что там на главной? )))



Комментарии )))



Войти через: