{"id":120556,"date":"2024-11-12T19:09:07","date_gmt":"2024-11-12T17:09:07","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/deepmind-otkryl-kod-alphafold-3-ai-sistemy-modelirovaniya-struktury-belkov"},"modified":"2024-11-12T19:09:07","modified_gmt":"2024-11-12T17:09:07","slug":"deepmind-otkryl-kod-alphafold-3-ai-sistemy-modelirovaniya-struktury-belkov","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/deepmind-otkryl-kod-alphafold-3-ai-sistemy-modelirovaniya-struktury-belkov","title":{"rendered":"DeepMind hat den Code von AlphaFold 3, einem KI-System zur Modellierung der Struktur von Proteinen, ver\u00f6ffentlicht","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Das Unternehmen Google DeepMind hat die Quelltexte des maschinellen Lernsystems AlphaFold 3 ver\u00f6ffentlicht, das zur Vorhersage der dreidimensionalen Struktur von Proteinen und zur Modellierung der Wechselwirkungen von Proteinen mit anderen Molek\u00fcltypen dient. F\u00fcr die Entwicklung der in der zweiten Version von AlphaFold implementierten Algorithmen des maschinellen Lernens wurde in diesem Jahr der Nobelpreis f\u00fcr Chemie verliehen. Das mit AlphaFold 3 verbundene Werkzeug ist in Python und C++ geschrieben und wird unter der Lizenz CC BY-NC-SA 4.0 vertrieben. Die trainierten Modelle werden auf der Grundlage einer Nutzungsvereinbarung bereitgestellt. Separat wurde gestartet Server<\/a>, was es erm\u00f6glicht, mit AlphaFold 3 im Online-Modus zu experimentieren. <\/p>\n

Ein Modell, das auf einer Sammlung von Beschreibungen der Strukturen aller bekannten Proteine und Aminos\u00e4uresequenzen trainiert wurde, l\u00f6st das Protein-Faltungsproblem und erm\u00f6glicht die Vorhersage der dreidimensionalen Struktur neuer Proteine mit einer Genauigkeit, die mindestens nicht hinterLaboranalysen zur\u00fcckbleibt. Bei der Bewertung der Interaktion von Proteinen mit anderen Molek\u00fcltypen \u00fcbertrifft es die bestehenden Vorhersagemethoden deutlich. Die dritte Version des AlphaFold-Modells zeichnet sich durch die Verwendung einer neuen Architektur namens \u201ePairformer\u201c aus, die die Idee der \u201eTransformer\u201c-Architektur weiterentwickelt. <\/p>\n

Im Gegensatz zu AlphaFold 2 ist die neue Version nicht auf Proteine beschr\u00e4nkt, die aus einer einzigen Polypeptidkette bestehen, sondern kann auch zur Vorhersage von Protein-komplexen mit DNA und RNA sowie zur Modellierung modifizierter Varianten dieser Molek\u00fcle angewendet werden. AlphaFold erh\u00e4lt eine Liste von Molek\u00fclen als Eingabe und generiert eine gemeinsame 3D-Struktur als Ausgabe, die die wahrscheinlichste Wechselwirkung der angegebenen Molek\u00fcle bestimmt. <\/p>\n

Praktisch kann AlphaFold 3 zur Entwicklung von Medikamenten und Behandlungsmethoden sowie zur Schaffung neuer Proteine eingesetzt werden. Beispielsweise wurde mit AlphaFold ein Protein entworfen, das an bestimmte Krebszellen binden kann, was in der neuartigen Krebstherapie Verwendung finden k\u00f6nnte. AlphaFold wird auch aktiv bei der Untersuchung der Wechselwirkungen von Antik\u00f6rpern mit Proteinen eingesetzt, um das menschliche Immunsystem zu verstehen und neue Antik\u00f6rper zu entwickeln.
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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