AlphaFold
يتنبأ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتين من تسلسل الأحماض الأمينية
يُعرض النص الكامل باللغة الإنجليزية؛ وقد تمت ترجمة العنوان والملخص.
ما هو
AlphaFold is Google DeepMind’s protein-structure prediction system; the second version (AlphaFold2) was announced at the CASP14 assessment in November 2020 with accuracy close to experimental methods. It takes a protein’s amino-acid sequence and a multiple sequence alignment as input, uses an attention-based Evoformer module to model relationships between residues, and outputs three-dimensional coordinates. DeepMind later open-sourced the code and model weights and, with EMBL-EBI, built the AlphaFold Protein Structure Database, which holds hundreds of millions of predicted structures.
لماذا يستحق التذكّر
It pushed protein-structure prediction to near-experimental accuracy, released the code and weights, and built a large structure database, becoming one of the most cited cases of AI applied to scientific research.
المواصفات الأساسية
- Open source
- Yes (code and model weights released)
- Database scale
- AlphaFold DB holds hundreds of millions of predicted structures
- Input
- Amino-acid sequence and multiple sequence alignment
- Released
- 2020-11 (CASP14)
المفاهيم ذات الصلة
آلية الانتباه
يستطيع كل موضع أن ينظر مباشرة إلى جميع المواضع الأخرى ويوزّع الانتباه حسب الصلة
البنية التحتية للتدريب والاستدلال
تحدد الذاكرة حجم النموذج القابل للتدريب، ويحدد الاتصال المدة التي يستغرقها — ونادرًا ما تكون الحوسبة الخام هي عنق الزجاجة