📝این مقاله در مورد پیشرفت‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها با استفاده از مدل هوش مصنوعی AlphaFold است. پروتئین‌ها نقش حیاتی در حیات دارند و درک ساختار آنها به فهم عملکردشان کمک می‌کند. با وجود تلاش‌های تجربی برای شناسایی ساختار پروتئین‌ها، تنها تعداد محدودی از پروتئین‌ها به‌طور دقیق شناخته شده‌اند. فرایندهای آزمایشگاهی برای این کار بسیار زمان‌بر و پیچیده است. آلفا‌فولد یک روش محاسباتی است که می‌تواند ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها را با دقت اتمی پیش‌بینی کند، حتی در مواردی که هیچ ساختار مشابهی در دسترس نیست. این مدل از یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی دقیق ساختار پروتئین‌ها استفاده می‌کند و در آزمون CASP14 که معتبرترین ارزیابی پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها است، توانسته به دقتی بسیار بالاتر از روش‌های دیگر دست یابد. از ویژگی‌های مهم دیگر این مدل می‌توان به ترکیب دانش فیزیکی و زیستی در طراحی مدل یادگیری عمیق آن اشاره کرد که اطلاعاتی همچون تطابق توالی‌های پروتئینی و ویژگی‌های فضایی را برای تولید نتایج دقیق در نظر می‌گیرد. آلفا‌فولد با بهبود در ساختار شبکه‌های عصبی و روش‌های آموزشی، ساختار پروتئین‌ها را با دقت بالایی حتی برای پروتئین‌های بزرگ و پیچیده پیش‌بینی می‌کند. این موفقیت می‌تواند به طور چشمگیری به پژوهش‌های زیستی کمک کند و تحولی در پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها به وجود آورد. همچنین، این روش به طور بالقوه می‌تواند در کاربردهای دیگری مانند طراحی داروها و درک بهتر بیماری‌ها موثر باشد.
📝این مقاله در مورد پیشرفت‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها با استفاده از مدل هوش مصنوعی AlphaFold است. پروتئین‌ها نقش حیاتی در حیات دارند و درک ساختار آنها به فهم عملکردشان کمک می‌کند. با وجود تلاش‌های تجربی برای شناسایی ساختار پروتئین‌ها، تنها تعداد محدودی از پروتئین‌ها به‌طور دقیق شناخته شده‌اند. فرایندهای آزمایشگاهی برای این کار بسیار زمان‌بر و پیچیده است. آلفا‌فولد یک روش محاسباتی است که می‌تواند ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها را با دقت اتمی پیش‌بینی کند، حتی در مواردی که هیچ ساختار مشابهی در دسترس نیست. این مدل از یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی دقیق ساختار پروتئین‌ها استفاده می‌کند و در آزمون CASP14 که معتبرترین ارزیابی پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها است، توانسته به دقتی بسیار بالاتر از روش‌های دیگر دست یابد. از ویژگی‌های مهم دیگر این مدل می‌توان به ترکیب دانش فیزیکی و زیستی در طراحی مدل یادگیری عمیق آن اشاره کرد که اطلاعاتی همچون تطابق توالی‌های پروتئینی و ویژگی‌های فضایی را برای تولید نتایج دقیق در نظر می‌گیرد. آلفا‌فولد با بهبود در ساختار شبکه‌های عصبی و روش‌های آموزشی، ساختار پروتئین‌ها را با دقت بالایی حتی برای پروتئین‌های بزرگ و پیچیده پیش‌بینی می‌کند. این موفقیت می‌تواند به طور چشمگیری به پژوهش‌های زیستی کمک کند و تحولی در پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها به وجود آورد. همچنین، این روش به طور بالقوه می‌تواند در کاربردهای دیگری مانند طراحی داروها و درک بهتر بیماری‌ها موثر باشد.
“Hey degen, are you stressed? Just let it all out,” he wrote, along with a link to join the group. Hashtags are a fast way to find the correct information on social media. To put your content out there, be sure to add hashtags to each post. We have two intelligent tips to give you: Matt Hussey, editorial director of NEAR Protocol (and former editor-in-chief of Decrypt) responded to the news of the Telegram group with “#meIRL.” To upload a logo, click the Menu icon and select “Manage Channel.” In a new window, hit the Camera icon. Avoid compound hashtags that consist of several words. If you have a hashtag like #marketingnewsinusa, split it into smaller hashtags: “#marketing, #news, #usa.
from us
