某種被稱為Alphafold的深媒體AI越來越接近蛋白質折疊的完美預測，具有突破性的精度。 DeepMind AI能夠以無與倫比的精度來預測蛋白質的結構，而在使用X射線的情況下實際剖析了蛋白質。
Alphafold的臨界評估蛋白質結構預測CASP的技術
根據自由思想的故事，成功實際上是在對蛋白質結構預測技術技術或CASP技術的新批判性評估的第14輪中。這是一場競爭，將不同的團隊任命不同的團隊通過僅通過其氨基酸序列來預測蛋白質的實際結構。
馬里蘭州大學的聯合創始人兼CASP主席約翰·穆爾特（John Moult）在新聞稿。他的陳述指出，蛋白質實際上是極其複雜的分子，它們自己的精確三維結構實際上是它們所扮演的許多角色的關鍵。
Alphafold CASP解決方案精度
一個例子是胰島素，能夠調節血液中的糖水平以及能夠幫助人類對抗感染的抗體。值得注意的是，即使這些特定分子的小重排實際上也可能對人的健康產生災難性影響。
值得注意的是，理解疾病和新療法的最有效方法之一就是實際研究所涉及的蛋白質。 Alphafold自己的精度非常高，因此CASP甚至稱其為解決整個蛋白質折疊問題的解決方案。據說人蛋白還可以將mRNA傳遞到體內，實際上可以用來治療多種疾病。
由20種不同氨基酸組成的蛋白質
據指出，蛋白質確實是生命，病毒或類似物質的基礎。據報導，它們由大約20種不同氨基酸的長串組成，然後在DNA中編碼。僅僅知道某種蛋白質的遺傳代碼仍然是什麼，並不意味著預測其外觀。
儘管DNA仍然說明蛋白質的氨基酸成分，但並不能真正說明所有這些成分如何將其放在3D物體中。蛋白質自身的結構是複雜的3D絲帶，藤蔓以及捲曲炸薯條。氨基酸以非常具體的方式折疊，以使其更具體的形式。
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蛋白質折疊
蛋白質折疊是它們能夠工作的唯一方法。如果它們無法正確折疊或根本折疊，則後果可能很嚴重。現在有某些設備可以操縱牛奶蛋白，例如渦流裝置。
眾所周知，許多遺傳代碼以及它們用於使用的氨基代碼，實際上能夠從酸到它們在3D蛋白結構中的外觀飛躍，仍然是一個長期，複雜且昂貴的過程。蛋白質越大，越複雜，它將變得越困難。
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由Urian B撰寫
