{"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\/novosti-interneta\/deepmind-otkryl-kod-alphafold-3-ai-sistemy-modelirovaniya-struktury-belkov","title":{"rendered":"DeepMind hat den Code von AlphaFold 3 ver\u00f6ffentlicht, einem KI-System zur Modellierung der Proteinstruktur","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die Firma Google DeepMind hat die Quelltexte des Machine-Learning-Systems AlphaFold 3 ver\u00f6ffentlicht, das zur Vorhersage der 3D-Struktur von Proteinen und zur Modellierung der Wechselwirkungen von Proteinen mit anderen Molek\u00fcltypen dient. F\u00fcr die Entwicklung der Machine-Learning-Algorithmen, die in der zweiten Version von AlphaFold umgesetzt wurden, wurde in diesem Jahr der Nobelpreis f\u00fcr Chemie verliehen. Das mit AlphaFold 3 verbundene Toolkit ist in Python und C++ geschrieben und wird unter der Lizenz CC BY-NC-SA 4.0 verteilt. Die trainierten Modelle werden auf der Grundlage einer Benutzervereinbarung bereitgestellt. Separat wurde der Server<\/a>eine Plattform gestartet, die es erm\u00f6glicht, AlphaFold 3 im Online-Modus zu experimentieren. <\/p>\n

Das Modell, das auf einer Sammlung von Beschreibungen der Strukturen aller bekannten Proteine und Aminos\u00e4uresequenzen trainiert wurde, l\u00f6st das Problem der Protein-Faltung und erm\u00f6glicht die Vorhersage der dreidimensionalen Struktur neuer Proteine mit einer Genauigkeit, die mindestens mit der Laboranalyse vergleichbar ist. Bei der Bewertung der Wechselwirkungen von Proteinen mit anderen Molek\u00fclarten \u00fcbertrifft es zudem deutlich bestehende Prognosemethoden. Die dritte Version des AlphaFold-Modells zeichnet sich durch die Verwendung einer neuen Architektur, dem \"Pairformer\", aus, die das Konzept der \"Transformer\"-Architektur weiterentwickelt. <\/p>\n

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

Praktisch gesehen kann AlphaFold 3 f\u00fcr die Entwicklung von Medikamenten und Behandlungsmethoden sowie f\u00fcr die Synthese neuer Proteine eingesetzt werden. Zum Beispiel wurde mit AlphaFold ein Protein entworfen, das in der Lage ist, sich an bestimmte Krebszellen zu binden, was in der neuen Generation der Krebstherapie Anwendung finden k\u00f6nnte. AlphaFold wird auch aktiv zur Untersuchung der Wechselwirkungen von Antik\u00f6rpern mit Proteinen genutzt, um das menschliche Immunsystem besser 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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