AlphaFold - une solution au problème du repliement des protéines

sduck4 · 2020-12-01T08:28:00+09:00

Un modèle de réseau de neurones développé par DeepMind pour résoudre le problème du repliement des protéines Le problème du repliement des protéines Les protéines sont des structures complexes en trois dimensions, formées par des chaînes d’acides aminés repliées dans l’espace Selon les acides aminés qui composent une protéine et la manière dont elle est repliée, elle remplit diverses fonctions Cependant, il est très difficile de prédire la structure d’une protéine à partir de la seule séquence d’acides aminés AlphaFold Entraîné sur environ 170 000 données de structures protéiques issues de la banque de données sur les protéines, ainsi que sur d’autres données de protéines dont la structure n’était pas connue Entraînement pendant plusieurs semaines à l’aide d’environ 128 cœurs TPUv3 CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction) Compétition mondiale de prédiction de structures protéiques organisée tous les deux ans depuis sa première édition en 1994 Le but est de prédire la structure de protéines dont la structure n’est pas encore connue La première version d’AlphaFold a participé à CASP13 en 2018 Lors de CASP14 en 2020, AlphaFold a pris la première place avec une moyenne de 92,4 GDT Cela correspond à une marge d’erreur d’environ la largeur d’un atome Effets attendus et perspectives Cette année, AlphaFold a prédit des protéines du coronavirus comme ORF3a et ORF8 On s’attend à ce qu’il contribue à l’avenir à la résolution de divers problèmes biologiques et au développement de nouveaux médicaments

(deepmind.com)

9 points par sduck4 2020-12-01 | 2 commentaires | Partager sur WhatsApp

Un modèle de réseau de neurones développé par DeepMind pour résoudre le problème du repliement des protéines

Le problème du repliement des protéines

Les protéines sont des structures complexes en trois dimensions, formées par des chaînes d’acides aminés repliées dans l’espace
Selon les acides aminés qui composent une protéine et la manière dont elle est repliée, elle remplit diverses fonctions
Cependant, il est très difficile de prédire la structure d’une protéine à partir de la seule séquence d’acides aminés

AlphaFold

Entraîné sur environ 170 000 données de structures protéiques issues de la banque de données sur les protéines, ainsi que sur d’autres données de protéines dont la structure n’était pas connue
Entraînement pendant plusieurs semaines à l’aide d’environ 128 cœurs TPUv3

CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction)

Compétition mondiale de prédiction de structures protéiques organisée tous les deux ans depuis sa première édition en 1994
Le but est de prédire la structure de protéines dont la structure n’est pas encore connue
La première version d’AlphaFold a participé à CASP13 en 2018
Lors de CASP14 en 2020, AlphaFold a pris la première place avec une moyenne de 92,4 GDT
Cela correspond à une marge d’erreur d’environ la largeur d’un atome

Effets attendus et perspectives

Cette année, AlphaFold a prédit des protéines du coronavirus comme ORF3a et ORF8
On s’attend à ce qu’il contribue à l’avenir à la résolution de divers problèmes biologiques et au développement de nouveaux médicaments

2 commentaires

ffdd270 2020-12-01

Il va vraiment falloir prendre soin de sa santé. Jusqu’à ce que le rêve de l’allongement de la vie se réalise... J’ai encore beaucoup trop de choses que je veux faire dans cette vie ;_;

xguru 2020-12-01

J’ai vu passer un article disant qu’on utilise des protéines pour inverser le vieillissement cellulaire.

L’IA pourrait bien jouer un rôle majeur dans la réalisation du rêve d’allongement de la vie.

Une technologie de « rajeunissement cellulaire » capable de rendre leur jeunesse à des cellules cutanées vieillissantes a vu le jour

http://m.dongascience.donga.com/news.php?idx=41855

Parmi les stratégies visant à inverser le vieillissement cellulaire, la technique de « dédifférenciation » est la plus largement étudiée. La dédifférenciation consiste à ajouter à des cellules développées en tissus corporels spécifiques, comme les cellules de la peau, quatre types de protéines appelées « facteurs de transcription de Yamanaka » afin de les ramener à un état jeune, antérieur à leur différenciation en cellules spécialisées.