ИИ только что предсказал форму 600 млн белков: это заняло всего 2 недели

Многие из белковых форм получены из организмов, совершенно неизвестных науке. Статья об исследовании опубликована на сайте препринтов bioRxiv.

Ученые из Meta* (признана экстремистской организацией, деятельность запрещена на территории РФ) использовали языковую модель искусственного интеллекта (ИИ) для предсказания неизвестных структур более чем 600 миллионов белков. Все они принадлежат вирусам, бактериям и другим микробам.

Программа ESMFold использовала модель (изначально ее разработали для расшифровки языков), чтобы точно прогнозировать повороты белков, которые определяют их трехмерную структуру. Результаты, которые включили в метагеномный атлас ESM с открытым исходным кодом, используют для разработки новых лекарств, описания неизвестных микробных функций и чтобы отследить эволюционные связи между отдаленно родственными видами.

ESMFold — не первая программа, которая прогнозирует формы белков. В 2022 году компания DeepMind от Google объявила, что ее программа AlphaFold расшифровала формы примерно 200 миллионов белков, известных науке. Авторы ESMFold отметили, что ее программа не так точна, как AlphaFold, но в 60 раз быстрее, чем DeepMind. Так, новый ИИ только что предсказал форму 600 млн белков за 2 недели. Однако статью об исследовании пока не рецензировали.

«Метагеномный атлас ESM позволит ученым искать и анализировать структуры метагеномных белков в масштабе сотен миллионов белков», — пишут ученые.

Белки являются строительными блоками всех живых существ и состоят из длинных извилистых цепочек аминокислот — крошечных молекулярных единиц, которые соединяются друг с другом в бесчисленных комбинациях, образуя трехмерную форму белка.

Читать далее:

Массивный удар космического объекта запустил магнитное поле Земли

Ученые подтвердили альтернативную теорию гравитации: почему это меняет физику

Сердце свиньи после пересадки человеку начинает биться медленнее

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
«Уэбб» рассмотрел кольца из углерода в двойной звездной системе
Новости
Квантовые инженеры поместили кота Шредингера в компьютерный чип
Наука
Кофе может снизить риск смертности, но только в одном случае
Наука
Этот ядерный двигатель поможет быстрее долететь до Марса: как он работает
Космос
Запуск Falcon 9 завершился успехом: что было на борту миссии
Космос
Прототип Boom Supersonic XB-1 приблизился к звуковому барьеру
Новости
Ученые заглянули внутрь нейтронных звезд, используя квантовую физику
Космос
Квантовые симуляторы: объяснение от ученого
Мнения
Источник в СМИ назвал возможную причину сбоя рунета
Новости
Мошенники начали выдавать себя за начальников в рабочих чатах: как это работает
Новости
Холодные атомы этого металла могут создавать новые состояния материи
Наука
Древние артефакты в Украине раскрыли тайны навигации викингов
Наука
Послушайте, как звучат вспышки на Солнце: данные собрал Solar Orbiter  
Космос
Тяжелый беспилотник на водородных топливных ячейках впервые испытали в Китае
Новости
Ученые создали катализатор, который нарушает законы физики
Наука
Физики обнаружили необычные магнитные свойства в трехслойном графене
Наука
Биоинженеры создали ДНК-робота, который может менять форму искусственной клетки
Наука
«Горы» на нейтронных звездах могут вызывать рябь в пространстве-времени
Космос
На телах древних мумий из Перу нашли сложные узоры татуировок
Наука
У черной дыры прячется белый карлик, движущийся с половиной скорости света
Космос