AlphaFold
Dự đoán cấu trúc ba chiều của protein từ trình tự axit amin
Toàn văn của trang này được trình bày bằng tiếng Anh; tiêu đề và phần dẫn đã được bản địa hóa.
NÓ LÀ GÌ
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.
Vì sao đáng ghi nhớ
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.
Thông số chính
- 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)
Khái niệm liên quan
Cơ chế chú ý (Attention)
Mọi vị trí đều có thể nhìn thẳng vào mọi vị trí khác và phân bổ chú ý theo mức liên quan
Hạ tầng huấn luyện và suy luận
Bộ nhớ quyết định mô hình lớn đến đâu, còn truyền thông quyết định mất bao lâu