【生命科学ニュース】AlphaFold3とは?【生体分子の構造と相互作用を探る】

【生命科学ニュース】AlphaFold3とは?【生体分子の構造と相互作用を探る】

生命科学ニュースの時間です⌚
内容は、AlphaFold3です。
生体分子の構造や相互作用を予測できるとのことですが、
どのようなものなのでしょうか？
タンパク質とは何なのかというところから、
今週発表された知見をお話しします。

・2020年1月に論文が発表されたときの動画
AlphaFold2を4分で解説【Vtuber】

【参加者のTwitter, YouTube(参加順)】
私、高遠頼(合成生物学、バイオインフォマティクス)
@takatoh_life

【参考文献】
Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3
https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w

AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules
https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/

AlphaFold Server
https://golgi.sandbox.google.com/about

「富岳」実装版「OpenFold」の提供開始
https://www.riken.jp/press/2023/20230621_1/index.html

Accelerating AlphaFold2 Inference of Protein Three-Dimensional Structure on the Supercomputer Fugaku
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3589013.3596674

OpenFold: Retraining AlphaFold2 yields new insights into its learning mechanisms and capacity for generalization
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.20.517210v3

AF2Complex predicts direct physical interactions in multimeric proteins with deep learning
https://www.nature.com/articles/s41467-022-29394-2

ColabFold: making protein folding accessible to all
https://www.nature.com/articles/s41592-022-01488-1

AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models
https://academic.oup.com/nar/article/50/D1/D439/6430488

AlphaFold Protein Structure Database
https://alphafold.ebi.ac.uk/

Protein complex prediction with AlphaFold-Multimer
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.10.04.463034v2

Accurate prediction of protein structures and interactions using a three-track neural network
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abj8754

AlphaFold2までのタンパク質立体構造予測の軌跡とこれから
https://doi.org/10.11234/jsbibr.2022.3

Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2

Improved protein structure prediction using potentials from deep learning
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1923-7

【使用イラスト】
イラスト：となみ涼様

モデリング：DatA様

ロゴ、背景デザイン: ごごん様

【OP・ED動画】
サウンドロゴ・動画制作：フィドロサミル Ryu様
https://www.youtube.com/user/phydrosamir

ナレーション：姫乃ありあ様
https://www.youtube.com/channel/UCiQfFa4ReBDiqsAFJaobIhQ/

『使用BGM』
閃き:橙ミャオ様
https://www.youtube.com/channel/UCxrNXCJ9C-Ck3fA5rD3d2PQ

https://bgm-daidai-myao.com/

【使用素材】
© 2016 DBCLS TogoTV
https://togotv.dbcls.jp/pics.html
いらすとや
https://www.irasutoya.com/
Pixabay
https://pixabay.com/
DOVA-SYNDROME
https://dova-s.jp/

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#生命科学

■生命科学ニュース 　
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┣◆AlphaFold3とは?
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┣0:00 オープニングトーク
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┣◆生体分子・タンパク質って？どういう研究がされた?
┣4:00 生体分子とは?
┣6:05 タンパク質とは?
┣9:10 タンパク質と構造
┣12:00 アミノ酸配列からタンパク質構造が分かる意義
┣14:40 AlphaFold2までの計算機科学によるタンパク質構造予測
┃
┣◆AlphaFold2
┣17:40 AlphaFold2とは
┣22:50 AlphaFold2のアルゴリズム
┣24:28 AlphaFold2の課題1 コードの非公開、商用利用不可
┣28:05 AlphaFold Protein Structure Database
┣30:20 AlphaFold2の課題2 単量体タンパク質の構造予測
┃
┣◆AlphaFold3
┣38:20 AlphaFold3の登場
┣40:00 AlphaFold3のアルゴリズム
┣42:50 AlphaFold Server
┣45:40 AlphaFold3の課題 コードの非公開、商用利用不可
┣49:35 まとめ、展望
┃
┗55:00 エンディングトーク

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