AlphaFold3 (AF3), yang baru dikembangkan oleh tim DeepMind, telah membuat kemajuan terobosan di bidang prediksi struktur protein. Ia tidak hanya dapat memprediksi struktur protein tunggal, tetapi juga memprediksi struktur kompleks protein, asam nukleat, atau molekul kecil . Editor downcode akan memberi Anda pemahaman mendalam tentang cara kerja AF3 dan bagaimana AF3 mencapai tugas kompleks ini melalui arsitektur yang cerdas. AF3 seperti "tukang roti" terampil yang secara akurat "memanggang" struktur tiga dimensi protein sesuai dengan "resep" (urutan protein) yang disediakan. Prosesnya seperti menggambar lukisan halus, dengan lapisan ditumpangkan dan akhirnya disajikan struktur lengkap.
AlphaFold3, disebut sebagai AF3, adalah mahakarya terbaru tim DeepMind di bidang prediksi struktur protein. Ia mampu memprediksi struktur tidak hanya rangkaian protein individu tetapi juga kompleks protein, asam nukleat, atau molekul kecil. Ini seperti jika Anda memberi AF3 sebuah "resep" untuk sebuah protein, hal itu dapat "memanggang" struktur tiga dimensi dari protein tersebut.
Arsitektur AF3 rumit dan halus, tapi jangan takut, gambar dapat membantu Anda menyelesaikannya. Keseluruhan model dapat dibagi menjadi tiga bagian:
Persiapan masukan: Ubah urutan protein menjadi tensor numerik dan ambil molekul dengan struktur serupa.
Pembelajaran representasi: Memanfaatkan berbagai mekanisme perhatian untuk memperbarui representasi ini.
Prediksi Struktur: Memprediksi struktur protein menggunakan model difusi bersyarat.
Setiap langkah seperti menggambar lukisan halus. AF3 akhirnya menampilkan struktur tiga dimensi protein lapis demi lapis.
Di dunia AF3, setiap molekul memiliki "bahasa" sendiri-sendiri. Baik itu protein, DNA, RNA, atau molekul kecil, AF3 dapat mengubahnya menjadi serangkaian tensor numerik. Ini seperti memberi setiap molekul “ID” unik yang memungkinkan AF3 mengenali dan memprosesnya.
Bagian pembelajaran representasi AF3 seperti tarian yang dikoreografikan dengan cermat. Melalui mekanisme perhatian, AF3 dapat membiarkan "penglihatan" model mengembara di antara berbagai bagian molekul dan menangkap hubungan di antara bagian-bagian tersebut. Ini tidak hanya mencakup interaksi di dalam molekul, tetapi juga interaksi antar molekul.
Di bagian prediksi struktur AF3, model difusi bersyarat memainkan peran kunci. Ini dimulai dengan serangkaian suara acak dan secara bertahap "menyangkalnya", akhirnya memulihkan struktur protein yang sebenarnya. Proses ini seperti mengungkap kebenaran yang tersembunyi secara bertahap dari balik kabut.
Pelatihan AF3 melibatkan berbagai fungsi kerugian dan kepala kepercayaan, yang bekerja sama untuk memungkinkan AF3 memprediksi struktur dengan lebih akurat dan mengevaluasi seberapa andal prediksinya. Ini seperti memasang cermin pada AF3, memungkinkannya memantulkan dan memperbaiki dirinya sendiri.
Referensi: https://elanapearl.github.io/blog/2024/the-illustrated-alphafold/
Secara keseluruhan, AlphaFold3 telah membawa perubahan revolusioner pada bidang prediksi struktur protein dengan arsitekturnya yang indah dan kemampuan pembelajaran yang hebat. Ini memiliki prospek penerapan yang luas dan diharapkan memainkan peran besar dalam biomedis, ilmu material dan bidang lainnya. Saya harap penjelasan editor Downcodes dapat membantu Anda lebih memahami teknologi luar biasa ini.