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生物 alphafold2,它真的能解決蛋白質結構問題嗎?

對於蛋白質來說,其空間布局的概率在10之後的300個零之多。這基本上是壹項不太可能通過窮舉法完成的日常任務。難題在於,當大自然在不到幾毫秒的時間內完成蛋白質的伸縮時。這就邪惡了,蛋白質是如何在如此多的不同概率中迅速轉變為它必須改變的任何構型的呢?自 1980 年以來,生物學家就壹直試圖利用計算機來解決這個問題,但到了 20 世紀 90 年代,仍然沒有什麽好辦法。人們明確提出了大量的預測性分析方法,但這些方法在足夠好用的時候就已經崩潰了。

在 2020 年之前,每個人都遇到過這種情況,但在今年之後,這個問題瞬間得到了解決。到底是誰在處理這個問題?阿爾法狗(AlphaFold),分子生物學版的阿爾法狗,是谷歌集團旗下人工智能公司Deepmind的產品。國際蛋白質功能預測分析競賽(CASP)是世界計算生物學領域的頂級競賽之壹,競賽的目標是找到預測蛋白質空間折疊的更好方法。這項競賽的目標是找到預測和分析蛋白質空間折疊的更好方法。

前面提到的測量蛋白質功能的常規方法雖然合理,但並非萬無壹失,例如,有些蛋白質本身就很難通過常規方法明確構建。例如,Lupas的實驗室多年來壹直試圖破譯壹種病原體蛋白質的結構,但沒有成功。Lupas 說:在嘗試了十年的各種方法之後,AlphaFold 的實體模型在三十分鐘內就向我們展示了它的結構。

我們可以預見的是,AlphaFold 將在未來的蛋白質設計程序、藥物開發和設計以及許多未知人體疾病的研究中發揮關鍵作用。 這對計算生物學和生物信息學來說是個好消息,但對傳統的分子實驗室來說可能是個重大打擊。

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