DeepMindのAlphaFold2、タンパク質立体構造予測コンペ(CASP14)でブッチギリ１位
Preetham Venkatesh @PreethamVi This is historic. The #CASP14 results are out, and #AlphaFold2 by @DeepMind has outperformed everyone by quite a margin. The results could well mean that the protein folding problem has largely been solved, which would be one of the biggest scientific advances in recent times. pic.twitter.com/cVusrzhtxQ 2020-11-30 17:47:22 Masakazu Sekijima @m_sekijima @rincha1204 今ま
AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP
原文記事: [阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型] (2018/12/03公開) 「研究したいタンパク質があるのだが、その構造と機能がわからない」 — これは分子細胞生物学の研究者が日々直面する最大の難題の一つである*a。アミノ酸配列測定技術が発展する中で、多くのタンパク質の配列がハイスループット*1に解析されているが、この配列決定の段階から実際に3次元構造を決定するまでの間には、未だに大きな距離がある。 生物の基本単位が細胞だとして、細胞の基本的な機能単位こそが、複雑多岐なタンパク質の1つ1つである。そしてまさにタンパク質の機能の本質を決定しているのが、タンパク質の構造である。タンパク質の機能を研究したり、それをターゲットとする薬剤を開発したいというとき、タンパク質の構造はとても重要な要素の一つになる。だからこそ、生物学には、構造生物学という学問領域まで
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