AlphaFold3 (AF3), недавно разработанный командой DeepMind, добился прорывного прогресса в области предсказания структуры белка. Он может не только предсказывать структуру отдельного белка, но также предсказывать структуру белковых комплексов, нуклеиновых кислот или небольших молекул. . Редакторы даункодов дадут вам глубокое понимание внутренней работы AF3 и того, как он решает эту сложную задачу с помощью продуманной архитектуры. AF3 подобен опытному «пекарю», который точно «выпекает» трехмерную структуру белка в соответствии с предоставленным «рецептом» (последовательностью белка). Этот процесс подобен рисованию тонкой картины с наложением слоев и их окончательным отображением. полная структура.
AlphaFold3, называемый AF3, — это последний шедевр команды DeepMind в области предсказания структуры белков. Он способен предсказывать структуру не только отдельных белковых последовательностей, но и белковых комплексов, нуклеиновых кислот или небольших молекул. Это похоже на то, если вы дадите AF3 «рецепт» белка, он сможет «испечь» трехмерную структуру белка.
Архитектура AF3 сложна и тонка, но не бойтесь, картинка поможет вам во всем разобраться. Всю модель можно разделить на три части:
Подготовка входных данных: преобразуйте белковые последовательности в числовые тензоры и извлекайте молекулы со схожей структурой.
Обучение представлениям: использование нескольких механизмов внимания для обновления этих представлений.
Прогнозирование структуры: прогнозирование белковых структур с использованием моделей условной диффузии.
Каждый шаг подобен рисованию тонкой картины. AF3 наконец отображает трехмерную структуру белка слой за слоем.
В мире AF3 каждая молекула имеет свой «язык». Будь то белки, ДНК, РНК или небольшие молекулы, AF3 может преобразовать их в ряд числовых тензоров. Это похоже на присвоение каждой молекуле уникального «идентификатора», который позволяет AF3 распознавать и обрабатывать их.
Часть AF3, посвященная изучению представлений, похожа на тщательно поставленный танец. Благодаря механизму внимания AF3 может позволить «зрению» модели блуждать между различными частями молекулы и фиксировать взаимосвязи между ними. Сюда входят не только взаимодействия внутри молекул, но и взаимодействия между молекулами.
В части прогнозирования структуры AF3 ключевую роль играет модель условной диффузии. Он начинается с серии случайных шумов и постепенно «шумопоглощает» их, в конечном итоге восстанавливая истинную структуру белка. Этот процесс подобен постепенному раскрытию скрытой истины из тумана.
Обучение AF3 включает в себя множество функций потерь и головок доверия, которые работают вместе, чтобы позволить AF3 более точно прогнозировать структуры и оценивать, насколько надежны его прогнозы. Это все равно что поставить зеркало на AF3, позволяя ему отражаться и улучшаться.
Ссылка: https://elanapearl.github.io/blog/2024/the-illustrated-alphafold/
В общем, AlphaFold3 внес революционные изменения в область прогнозирования структуры белков благодаря своей изысканной архитектуре и мощным возможностям обучения. Он имеет широкие перспективы применения и, как ожидается, сыграет огромную роль в биомедицине, материаловедении и других областях. Я надеюсь, что объяснение редактора Downcodes поможет вам лучше понять эту удивительную технологию.