딥마인드 팀이 새롭게 개발한 알파폴드3(AF3)는 단백질 구조 예측 분야에서 획기적인 진전을 이뤘다. 단일 단백질의 구조를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 단백질 복합체, 핵산, 소분자의 구조도 예측할 수 있다. . 다운코드 편집자는 AF3의 내부 작동 방식과 AF3가 영리한 아키텍처를 통해 이 복잡한 작업을 어떻게 달성하는지에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. AF3는 제공된 "레시피"(단백질 서열)에 따라 단백질의 3차원 구조를 정확하게 "굽는" 숙련된 "베이커"와 같습니다. 이 과정은 레이어를 겹쳐서 최종적으로 표현하는 미세한 그림을 그리는 것과 같습니다. 완전한 구조.
AF3로 불리는 AlphaFold3는 단백질 구조 예측 분야에서 DeepMind 팀의 최신 걸작입니다. 개별 단백질 서열뿐만 아니라 단백질 복합체, 핵산, 소분자의 구조도 예측할 수 있다. 마치 AF3에 단백질의 "레시피"를 제공하면 단백질의 3차원 구조를 "구울" 수 있는 것과 같습니다.
AF3의 아키텍처는 복잡하고 미묘하지만 두려워하지 마십시오. 그림을 보면 이를 정리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 전체 모델은 세 부분으로 나눌 수 있습니다.
입력 준비: 단백질 서열을 수치 텐서로 변환하고 유사한 구조를 가진 분자를 검색합니다.
표현 학습: 다양한 주의 메커니즘을 활용하여 이러한 표현을 업데이트합니다.
구조 예측: 조건부 확산 모델을 사용하여 단백질 구조를 예측합니다.
각 단계는 섬세한 그림을 그리는 것과 같습니다. AF3는 마침내 단백질의 3차원 구조를 레이어별로 표시합니다.
AF3의 세계에서 모든 분자에는 고유한 "언어"가 있습니다. 단백질, DNA, RNA 또는 소분자 등 AF3는 이를 일련의 수치 텐서로 변환할 수 있습니다. 이는 AF3가 분자를 인식하고 처리할 수 있도록 각 분자에 고유한 "ID"를 부여하는 것과 같습니다.
AF3의 표현 학습 부분은 마치 세심하게 짜여진 안무와 같습니다. 어텐션 메커니즘을 통해 AF3는 모델의 "시력"이 분자의 여러 부분 사이를 돌아다니며 이들 사이의 관계를 포착하도록 할 수 있습니다. 여기에는 분자 내 상호작용뿐만 아니라 분자 간 상호작용도 포함됩니다.
AF3의 구조 예측 부분에서는 조건부 확산 모델이 핵심 역할을 합니다. 이는 일련의 무작위 노이즈로 시작하여 점차적으로 이를 "노이즈 제거"하여 결국 단백질의 실제 구조를 복원합니다. 이 과정은 마치 안개 속에서 숨겨진 진실이 점차 드러나는 것과 같습니다.
AF3의 훈련에는 AF3가 구조를 보다 정확하게 예측하고 예측의 신뢰성을 평가할 수 있도록 함께 작동하는 다양한 손실 함수와 신뢰 헤드가 포함됩니다. 이는 마치 AF3에 거울을 얹어 AF3가 스스로를 반영하고 개선할 수 있도록 하는 것과 같습니다.
참고: https://elanapearl.github.io/blog/2024/the-illustrated-alphafold/
전체적으로 AlphaFold3는 정교한 구조와 강력한 학습 기능을 통해 단백질 구조 예측 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 응용 가능성이 넓으며 생물의학, 재료과학 및 기타 분야에서 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다. 다운코드 편집자의 설명이 이 놀라운 기술을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.