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AlphaFold2一年之后的影响

第二版AlphaFold在2020年实现了对蛋白质3D结构的预测,这对生物学研究产生了巨大的影响,但挑战仍然存在;蛋白质折叠问题不能被认为已经解决了。我们预计激烈的竞争将进一步改进该方法,机器学习的新应用将有助于阐明蛋白质组及其许多相互作用。

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图1:PDB中具有和不具有同源物的人蛋白的AlphaFold2模型的平均置信度分数分布。
图2:入口Q99558(MAP3K14)来自EBI AlphaFold数据库。
图3:实验确定的和alphafold2衍生的蛋白质结构的φ,ψ主链扭转角的Ramachandran图。

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作者感谢拉斯科夫斯基(R. Laskowski)的帮助。3.。J.M.T.承认EMBL的资助。

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琼斯,d.t.,桑顿,J.M.: AlphaFold2一年的影响。Nat方法19, 15-20(2022)。https://doi.org/10.1038/s41592-021-01365-3

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