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使用AlphaFold进行高度精确的蛋白质结构预测( Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold )
John Jumper Richard Evans Alexander Pritzel Tim Green Demis Hassabis
蛋白质是生命所必需的，理解它们的结构可以促进对它们功能的机械理解。经过巨大的实验努力，1-4已经确定了大约10万种独特蛋白质的结构5，但这只是数十亿种已知蛋白质序列的一小部分。结构复盖是瓶颈，需要几个月到几年的艰苦努力，以确定一个单一的蛋白质结构。需要精确的计算方法来解决这一差距，并使大规模的结构生物信息学成为可能。仅仅根据蛋白质的氨基酸序列来预测蛋白质将采用的三维结构，这是蛋白质折叠问题8的结构预测部分，在50多年来一直是一个重要的开放研究问题。尽管最近取得了进展10-14，但现有的方法远远达不到原子精度，尤其是在没有同源结构可用的情况下。在这里，我们提供了第一个计算方法，可以定期预测蛋白质结构的原子精度，即使没有类似的结构是已知的。在具有挑战性的第14届蛋白质结构预测关键评估(CASP14)15中，我们验证了一个完全重新设计的基于神经网络的模型，AlphaFold，证明了在大多数情况下与实验竞争的准确性，并大大优于其他方法。AlphaFold最新版本的基础是一种新的机器学习方法，它将关于蛋白质结构的物理和生物学知识结合到深度学习算法的设计中，利用多序列对齐。
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