РОМАН КАЗАКОВ

Названы лауреаты Нобелевской премии по химии. Ими стали Дэвид Бейкер (создатель Rosetta - используется для моделирования структуры белков и проектирования новых белковых молекул), Демис Хассабис и Джон Джампер (разработчики AlphaFold 2 - используется для предсказания структуры белков с точностью, сравнимой с экспериментальными методами).

Надо сказать, что прикладную ценность AlphaFold 2 сложно переоценить. Те эксперименты, которые раньше занимали годы, с 2020 года с той же точностью могут моделироваться за считанные часы. Это ускоряет разработку лекарств, помогает изучать генетические заболевания, создавать новые белки с заданными свойствами и улучшать биотехнологические процессы.

И AlphaFold 2 - это уже "прошлый век". AlphaFold 3 (тех же авторов из DeepMind), судя по публикациям, дает еще большую точность (до 98%) и стабильность результатов в том числе для сложных и нестабильных белков, с которыми у AlphaFold 2 результаты были довольно скромными. Позволит более точно моделировать многокомпонентные белковые комплексы и взаимодействия между белками. Откроет возможность для интеграции метагеномики и структуры РНК. И это тоже еще не предел.

Короче, награда залужено и строго по адресу. Выдающиеся ученые!

А чем вы занимались последние 15 лет?

www.group-telegram.com/us/rvkazakov.com/627

342 viewsOct 9 at 11:52

Названы лауреаты Нобелевской премии по химии. Ими стали Дэвид Бейкер (создатель Rosetta - используется для моделирования структуры белков и проектирования новых белковых молекул), Демис Хассабис и Джон Джампер (разработчики AlphaFold 2 - используется для предсказания структуры белков с точностью, сравнимой с экспериментальными методами).

Надо сказать, что прикладную ценность AlphaFold 2 сложно переоценить. Те эксперименты, которые раньше занимали годы, с 2020 года с той же точностью могут моделироваться за считанные часы. Это ускоряет разработку лекарств, помогает изучать генетические заболевания, создавать новые белки с заданными свойствами и улучшать биотехнологические процессы.

И AlphaFold 2 - это уже "прошлый век". AlphaFold 3 (тех же авторов из DeepMind), судя по публикациям, дает еще большую точность (до 98%) и стабильность результатов в том числе для сложных и нестабильных белков, с которыми у AlphaFold 2 результаты были довольно скромными. Позволит более точно моделировать многокомпонентные белковые комплексы и взаимодействия между белками. Откроет возможность для интеграции метагеномики и структуры РНК. И это тоже еще не предел.

Короче, награда залужено и строго по адресу. Выдающиеся ученые!

А чем вы занимались последние 15 лет?

BY РОМАН КАЗАКОВ