Zastosowanie głębokich sieci neuronowych w analizie struktury białek
Słowa kluczowe:
bioinformatyka, głębokie sieci neuronowe, struktura białek, sztuczna inteligencjaAbstrakt
W artykule przedstawiono nowatorskie podejście do analizy struktury białek przy użyciu głębokich sieci neuronowych. Wykorzystano techniki uczenia głębokiego do predykcji struktury trzeciorzędowej białek na podstawie sekwencji aminokwasów, osiągając znaczną poprawę dokładności w porównaniu do tradycyjnych metod.
Bibliografia
Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., Green, T., Figurnov, M., Ronneberger, O., ... & Hassabis, D. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596(7873), 583–589. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2
Senior, A. W., Evans, R., Jumper, J., Kirkpatrick, J., Sifre, L., Green, T., ... & Kavukcuoglu, K. (2020). Improved protein structure prediction using potentials from deep learning. Nature, 577(7792), 706–710. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1923-7
Wang, S., Sun, S., Li, Z., Zhang, R., & Xu, J. (2017). Accurate de novo prediction of protein contact map by ultra-deep learning model. PLoS Computational Biology, 13(1), e1005324. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005324
Li, Y., Hu, J., Zhang, C., Yu, D. J., Zhang, Y., & Wang, Z. (2021). Deep learning in structural bioinformatics: Recent advances and future directions. Briefings in Bioinformatics, 22(5), bbab079. https://doi.org/10.1093/bib/bbab079
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
Licencja
Prawa autorskie (c) 2025 Journal of Advanced Computational Biology (JACB)
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
