Японські вчені вдосконалили AlphaFold3, навчивши модель передбачати кілька форм білків
Breaking through AlphaFold's limits to predict how proteins change shape
Дослідники Інституту молекулярних наук (IMS) в Японії розробили метод AF3-ReD, який додає до дифузійної моделі AlphaFold3 «відштовхувальну» силу між передбаченими структурами. Це дозволяє штучному інтелекту знаходити кілька конформаційних станів білка замість лише одного, що раніше обмежувало застосування AlphaFold у розробці ліків. Метод протестували на субодиниці F1β АТФ-синтази, отримавши відкриту, закриту та проміжні форми. Результати опубліковані в журналі JACS Au.
Мовою оригіналу · EN
Researchers at Japan's Institute for Molecular Science introduced a repulsive bias into AlphaFold3's diffusion model, enabling it to sample multiple protein conformational states instead of just one…
Чому в стрічці: Стосується вдосконалення AlphaFold — перетин AI та науки, обидва напрями цікавлять користувача.