from AASJ
生成AIモデルの一つであるAlphaFoldは、物理化学に基づく蛋白質構造の予測を大きく進化させ、2億種類の蛋白質構造を解析することが可能になりました。AlphaFoldデータベースでは、実際の構造が分かっていない蛋白質の構造が提供されています。
9月13日には、韓国ソウル国立大学とスイスチューリッヒ工科大学から、AlphaFoldを用いた2つの論文が発表されました。これらの論文では、AlphaFoldデータベースから新たな蛋白質の構造を見つけ出すためのアプリケーションが開発され、多くの未知の構造が明らかにされました。また、AlphaFoldは既に解析された36万種類の構造と92％の一致率を持ち、信頼性が高く、公開データの利用も進んでいます。
しかし、2億以上の新たな構造の相同性や機能を解析するには、モンスターCPUを使用しても10年以上かかるため、まだほとんどの蛋白質がアノテーションされていない状態です。この研究では、AlphaFoldデータベースから5日間で5,000万の相同クラスターを特定するアプリケーションが開発され、2億の蛋白質が200万のクラスターに分類されました。そのうち31％は構造的なアノテーションが行われていないという結果が得られました。
さらに、この研究では、蛋白質の機能や進化に関する新たな知見も示されています。
*Disclamer:本キュレーションはAASJからピックおよび自動生成されました。正確な内容や詳細を知りたい方はリンク先の元コンテンツをご覧ください。
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