Изменения

Предсказание формы белков основано на нейронных сетях, которые как вход используют очень длинную аминокислотную последовательность (размер алфавита ограничен - всего различных аминокислот 20), а на выходе должны предсказать значения торсионных углов между аминокислотами. В декабре 2020 года DeepMind (исследовательское подразделение Google) [[https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology заявили]], что решили проблему пространственной структуры белка. Авторы модели утверждают, что значение метрики глобального расстояния (англ. global distance test) превысело 90%. Метрика глобального расстояния {{---}} метрика, которая вычисляется для каждой аминокислоты как процент атомов углерода из главной цепи белка, которые в сгенерированном белке расположены не более чем на расстоянии какого-то определенного количества ангстрем от соответствующего атома углерода в исходном белке. Обычно это значение берется равным 1, 2, 4 или 8 ангстрем.

==См. также==