記載されているように、相同性モデリングは、既知の構造タンパク質と未知のタンパク質配列の比較に基づいて、タンパク質構造を予測する方法です。未知のタンパク質と既知のタンパク質の類似性が高く、アライメントが良好である場合、既知のタンパク質の構造に基づいて未知のタンパク質のモデルを構築できます。

一方、Alphafoldは、多数のソースに記載されているように、DeepMindによって開発された人工知能アルゴリズムであり、ディープラーニングを使用してその配列からタンパク質構造を予測します。Alphafoldは、ニューロンネットワークを使用して、以前の生物物理学的実験のデータを使用してニューロンネットワークを訓練するために、その配列の情報からタンパク質の構造を予測します。

要約すると、Alphafoldで使用される相同性モデリングとアルゴリズムの主な違いは、最初は構造を予測することが知られている構造タンパク質と未知のタンパク質配列の比較に基づいているのに対し、Alphafoldは深い学習とトレーニングに基づいてアプローチを使用していることです。その配列からタンパク質の構造を予測するための以前の実験データ。
あなたが言うことは正しいものであり、私が提供した情報を補完します。その主要なアミノ酸配列からの3つの次元タンパク質構造の予測は、現在、構造およびバイオインフォマティクス生物学で最もホットな分野の1つです。あなたを助けるために他に何かありますか？