AlphaFold спрогнозировала структуры белков SARS-CoV-2
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
14 марта 2020 года DeepMind представила компьютерные модели структур нескольких белков SARS-CoV-2, рассчитанные системой AlphaFold на основе глубокого обучения. В набор вошли мембранный белок вируса, белки 3a, Nsp2, Nsp4, Nsp6 и папаин-подобная протеиназа. Такие прогнозы могут помочь исследователям изучать устройство и работу коронавируса, а также выдвигать гипотезы о возможных терапевтических средствах.
Модели ещё не проверили экспериментально, а публикация с результатами не прошла рецензирование. В качестве подтверждения возможностей AlphaFold приводился прогноз структуры спайкового белка, для которого уже существовало экспериментальное описание в Protein Data Bank. Система также указывала вероятности достоверности отдельных участков белковых моделей.
Главное
- AlphaFold рассчитала структуры мембранного белка SARS-CoV-2, белков 3a, Nsp2, Nsp4, Nsp6 и папаин-подобной протеиназы.
- DeepMind сообщила о прогнозах структур белков 14 марта 2020 года.
- Предсказанные структуры не были проверены экспериментально, а публикация не прошла рецензирование.
- AlphaFold спрогнозировала структуру спайкового белка, ранее описанную экспериментально и внесённую в Protein Data Bank.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация