Как ИИ взломал код сворачивания белка и получил Нобелевскую премию Quanta Magazine

Оригинальное название: How AI Cracked the Protein Folding Code and Won a Nobel Prize Ссылка на оригинальное видео: Дата публикации оригинала: 23 октября 2024 г. Переведенное описание: Это внутренняя история того, как Дэвид Бейкер, Демис Хассабис и Джон Джампер получили Нобелевскую премию по химии 2024 года за достижения в области компьютерного проектирования белков и предсказания структуры. Белки — это биологические наномашины, которые выполняют широкий спектр жизненно важных функций внутри каждого живого организма. Более полувека ученые пытались разгадать главную загадку науки о белках: как одномерная цепочка молекул естественным образом и почти мгновенно складывается в сложную трехмерную форму? В 2020 году Google DeepMind представила алгоритм глубокого обучения под названием AlphaFold2 на Олимпийских играх по сворачиванию белков — и, ко всеобщему шоку и удивлению, в конечном итоге решила ключевую часть головоломки. Этот прорыв положил начало революции искусственного интеллекта в биологических исследованиях, расчистив путь к новым революционным методам проектирования белков, то есть процесса создания новых и новых белков, которые могли бы решить некоторые из крупнейших мировых проблем. Прочтите соответствующую статью по адресу: Похожие документы: - «Высокоточное предсказание структуры белка с помощью AlphaFold» - «Дизайн структуры и функций белка de novo с помощью RF-диффузии» - «Обобщенное биомолекулярное моделирование и дизайн с помощью RoseTTAFold All-Atom» - «Точное предсказание структуры биомолекулярных взаимодействий с помощью AlphaFold 3» ИСПРАВЛЕНИЕ: Белок, показанный в 01:07, помеченный как СЕРОТОНИН, помечен неправильно, на самом деле это «Кристаллическая структура рецептора серотонина 2А в комплексе с серотонином» --------- Главы: 00:00 – Введение 01:03 - Что такое белок? 02:31 - Парадокс Левинталя 02:53 – Проблема сворачивания белков – как белки сворачиваются, чтобы функционировать 03:48 - Джон Кендрю / использование рентгеновской кристаллографии для определения структуры 05:02 – Банк данных о белках (PDB) 05:45 – Нобелевское исследование Кристиана Анфинсена, получившее Нобелевскую премию 06:28 - Химическая структура аминокислот 07:17 - Вторичные и третичные складчатые конструкции 07:59 - Четвертичная складчатая конструкция 08:16 – Начало вычислительной биологии 09:09 - Задача критической оценки прогнозирования структуры белка (CASP) 10:26 - Лаборатория Бейкера разрабатывает RoseTTA 11:31 – Google DeepMind представляет глубокое обучение с помощью AlphaGo 12:00 — DeepMind разрабатывает AlphaFold 1 для входа в CASP 13 13:32 - Объяснение AlphaFold 2 15:28 - DeepMind выигрывает CASP 14 и решает проблему сворачивания белка 17:10 - Революция искусственного интеллекта в биологических исследованиях 17:45 – Как лаборатория Бейкера разрабатывает новые белки 19:53 – Новые инструменты искусственного интеллекта прогнозируют клеточные взаимодействия: AlphaFold 3 и RoseTTAFold All-Atom. 21:23 – Дэвид Бейкер, Джон Джампер и Демис Хассабис получают Нобелевскую премию. --------- ПОСЕТИТЕ наш сайт: ПОСТАВЬТЕ нам НРАВИТСЯ на Facebook: / Quantanews ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ на нас в Твиттере: / quantamagazine Журнал Quanta — редакционно независимое издание, поддерживаемое Фондом Саймонса: