上方蓝字关注我们

在AlphaFold2的开发过程中，该AI模型已经在所有已知的氨基酸序列和蛋白质结构上进行了深入训练。

1. 数据输入与数据库搜索

将一个未知结构的氨基酸序列输入AlphaFold2，系统会在数据库中搜索相似的氨基酸序列和蛋白质结构。

2. 序列分析

AI模型会对所有相似的氨基酸序列进行比对——这些序列常常来自不同的物种——并分析哪些部分在进化过程中得以保留。

接下来，AlphaFold2会探索在三维蛋白质结构中哪些氨基酸可以相互作用。相互作用的氨基酸会共同进化：如果一个氨基酸带电，另一个则会带有相反的电荷，因此它们会彼此吸引；如果一个氨基酸被疏水性氨基酸替代，另一个也会变得疏水。

3. AI分析

通过迭代过程，AlphaFold2会细化序列分析和距离图。该模型使用称为变换器（transformers）的神经网络，这些网络能够高效识别重要元素。同时，在第一步中找到的其他蛋白质结构数据也会被利用。

4. 假设结构

AlphaFold2会将所有氨基酸拼接成一个拼图，测试不同路径以生成一个假设的蛋白质结构。这个过程会在第三步中重复进行。经过三轮迭代，AlphaFold2最终确定一个特定结构，并计算该结构各部分与真实情况相符的概率。

重磅！谷歌发布革命性AlphaFold 3，可加速新药发现及癌症等治疗！

已有超过2000名

读者加入交流群

我们还在等你

点这里关注我，记得标星哦～

CLICK TO SEE YOU LOOK THE BEST