AlphaFold
AlphaFold（アルファフォールド）は、タンパク質の構造予測を実行するGoogleのDeepMindによって開発された人工知能プログラムである。このプログラムは、タンパク質の折り畳み構造を原子の幅に合わせて予測する深層学習システムとして設計されている。

AIソフトウェア「AlphaFold」は、2つの主要バージョンで注目されている。研究者チームはAlphaFold 1 (2018年) を使用して、2018年12月に開催された「第13回 タンパク質構造予測精密評価 (CASP)」の総合ランキングで1位を獲得した。このプログラムは、部分的に類似した配列を持つタンパク質から既存のが利用できない、競技会主催者によって最も難しいと評価されたターゲットの最も正確な構造を予測することに特に成功した。チームは、AlphaFold 2 (2020年) を使用して、2020年11月のCASPコンテストに参加した。チームは、他のどのグループよりもはるかに高い精度を達成した。このプログラムは、CASPのグローバル距離テスト (GDT) において、約3分の2のタンパク質について90以上のスコアを獲得した。これは計算プログラムが予測した構造がラボ実験で決定された構造と類似している度合いを測定するテストで、GDTの計算に使用される距離のカットオフの範囲内で100が完全な一致である。

CASPでのAlphaFold 2の結果は「驚異的」であり、変革的なものであると評された。一部の研究者は、AlphaFoldチームが独立した検証と再実装のためにこの手法を公開していないことを批判し、その成功の理由を理解する必要があると指摘している。それにもかかわらず、この技術的な成果は広く敬意が払われてきた。

、DeepMindのCEOデミス・ハサビスは、AlphaFold 2を説明するために、完全な手法を説明した論文が書き上げられ、公開前のピア・レビューが行われていると発表した。論文にはオープンソースのコードが付属し、「科学コミュニティのためのAlphaFoldへの幅広いフリーアクセス」ができるようになる予定である。
Q899656
タンパク質の構造予測
Concept
Q95
Google
ORG
Q15733006
DeepMind
ORG
Q11660
人工知能
Concept
Q847556
タンパク質の折り畳み構造
Concept
Q197536
深層学習
Concept
Q899291
タンパク質構造予測精密評価
EVE
Q5570829
グローバル距離テスト
UNK
Q3022141
デミス・ハサビス
PER
Q215028
ピア・レビュー
Concept
Q60827595
AlphaFold
MEDIA
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AlphaFold
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