• Buradasın

    Alpha Fold 3 ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    AlphaFold 3, Google DeepMind ve Isomorphic Labs iş birliğiyle geliştirilmiş bir yapay zeka modelidir ve biyomoleküler yapıların tahmininde önemli bir rol oynar 123.
    Başlıca kullanım alanları:
    • İlaç keşfi: Protein-ligand, protein-nükleik asit ve antikor-antijen etkileşimlerini doğru bir şekilde tahmin ederek ilaç tasarım süreçlerini hızlandırır 245.
    • Biyolojik araştırma: Protein komplekslerinin yapılarını ve etkileşimlerini analiz ederek biyolojik süreçlerin anlaşılmasına katkı sağlar 135.
    • Malzeme bilimi: Moleküllerin etkileşimlerine dair tahminler yaparak yeni malzemelerin tasarımında kullanılabilir 5.
    AlphaFold 3, 200 milyondan fazla protein yapısı tahmini içeren AlphaFold Protein Yapısı Veritabanı'na ek olarak, kullanıcıların biyomoleküllerin yapı ve etkileşimlerini ücretsiz olarak tahmin edebilmeleri için AlphaFold Server platformunu sunar 125.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. analyticsindiamag.com
        1
      2. phys.org
        2
      3. pharmavoice.com
        3
      4. frontlinegenomics.com
        4
      5. medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Fold ne demek?

    "Fold" kelimesi İngilizcede hem fiil hem de isim olarak kullanılır ve çeşitli anlamlara sahiptir: Fiil olarak: - Katlamak veya bükmek: "She folded the letter and put it in an envelope" (Mektubu katladı ve bir zarfın içine koydu). - Başarısız olmak veya kapanmak: "The company folded due to financial difficulties" (Şirket, mali zorluklar nedeniyle kapandı). - Sarmak veya dolamak: "fold someone in something" (Birini bir şeye sarmak). İsim olarak: - Kıvrım veya kat: "He made a neat fold in the paper" (Kağıtta düzgün bir kat oluşturdu). - Ağıl veya barınak: "fold of sheep" (Koyun ağılı). - Topluluk veya cemaat: "return to the fold" (Gruba geri dönmek).
    5 kaynak

    Alphafold ne kadar doğru?

    AlphaFold 2, protein yapı tahminlerinde yüksek doğruluk sağlamaktadır. Yüksek güven bölgeleri genellikle deneysel yapılara çok yakındır. Medyan RMSD (kök ortalama kare sapması), yüksek güven bölgelerinde 0,6 Å'dir ve bu, deneysel yapılarla iyi bir uyum anlamına gelir. Yan zincirlerin %93'ü yaklaşık olarak doğru tahmin edilirken, %80'i mükemmel uyum gösterir. Ancak, düşük güven bölgelerinde RMSD 2-3 Å'ye kadar çıkabilir ve bu bölgelerde önemli sapmalar olabilir. AlphaFold 3 ise DNA, RNA ve çeşitli ligandlar ile iyonların yapılarını tahmin edebilme yeteneğine sahiptir.
    5 kaynak