Нейросеть Meta ESMFold определила структуру более 617 млн белков, которые до сих пор не были охарактеризованы. Они представляют собой белки почвы, морской воды, а также организма человека, https://www.nature.com/articles/d41586-022-03539-1 Nature.
Понимание структуры белков очень важно для оценки и изучения их функций, которые, в свою очередь, помогают исследовать молекулярные причины различных заболеваний, а также разрабатывать и тестировать новые варианты лечения.
Нейросеть ESMFold разрабатывалась с целью масштабирования результатов по предсказаниям структуры для гораздо больших баз данных.ESMFold не так точна, как AlphaFold, но она примерно в 60 раз быстрее прогнозирует структуры белков, объясняют авторы. Благодаря такому алгоритму предсказания структуры 617 млн белков заняли всего две недели. Все полученные данные находятся в открытом доступе.
Важно отметить, что миллионы этих структуры оказались совершенно новыми и не были похожи ни на что в существующих сегодня базах данных.
Таким образом, ESMFold дает беспрецедентное представление об огромной широте и разнообразии структур некоторых из наименее изученных белков на Земле.
Полученные данные позволяют говорить, что в скором времени в биологии может произойти взрыв в анализе метагеномных структур, раскрывая для ученых новые направления для исследований.
Тем временем другие ученые https://hightech.plus/2022/09/16/novii-ii-razrabativaet-mole... ИИ, разрабатывающий молекулы любых белков за секунды. Их усилия также направлены на поиск новых возможностей в создании эффективных препаратов.
Свежие комментарии