Обзор AlphaFold 2 от DeepMind! ИИ-прорыв в фолдинге белков! Что мы знаем (а чего — нет)

#deepmind #биология #ai Это момент AlexNet в биологии! DeepMind решает 50-летнюю проблему прогнозирования сворачивания белков. AlphaFold 2 превосходит систему AlphaFold от DeepMind 2018 года благодаря новой архитектуре и значительно опережает всех конкурентов. В этом видео мы рассмотрим, как работает AlphaFold 1, и что мы можем узнать об AlphaFold 2 из имеющейся скудной информации. ПЛАН: 0:00 - Введение и обзор 3:10 - Белки и сворачивание белков 14:20 - Обзор AlphaFold 1 18:20 - Оптимизация дифференцируемой геометрической модели при выводе 25:40 - Изучение матрицы пространственных расстояний в графе 31:20 - Множественное выравнивание последовательностей, эволюционно схожих между собой 39:40 - Результаты работы матрицы расстояний 43:45 - Предположение об AlphaFold 2 (это трансформеры) 53:30 - Заключение и комментарии Блог AlphaFold 2: https://deepmind.com/blog/article/alp... Блог AlphaFold 1: https://deepmind.com/blog/article/Alp... Статья AlphaFold 1: https://www.nature.com/articles/s4158... Ссылка на MSA: https://arxiv.org/abs/1211.1281 Задание CASP14: https://predictioncenter.org/casp14/i... Гистограмма результатов CASP14: https://www.predictioncenter.org/casp... Название статьи: Высокоточное предсказание структуры белка с использованием глубокого обучения Аннотация: Белки необходимы для жизни, поддерживая практически все ее функции. Это большие сложные молекулы, состоящие из цепочек аминокислот, и то, что делает белок, во многом зависит от его уникальной трехмерной структуры. Выяснение того, в какие формы сворачиваются белки, известно как «проблема сворачивания белков» и на протяжении последних 50 лет остается одной из важнейших задач в биологии. В результате значительного научного прорыва, последняя версия нашей системы искусственного интеллекта AlphaFold была признана организаторами проводимой раз в два года критической оценки предсказания структуры белков (CASP) решением этой важной задачи. Этот прорыв демонстрирует влияние ИИ на научные открытия и его потенциал для значительного ускорения прогресса в некоторых из самых фундаментальных областей, которые объясняют и формируют наш мир. Авторы: Джон Джампер, Ричард Эванс, Александр Притцель, Тим Грин, Майкл Фигурнов, Кэтрин Туньясувунакул, Олаф Роннебергер, Расс Бейтс, Августин Жидек, Алекс Бриджленд, Клеменс Мейер, Саймон А. А. Коль, Анна Потапенко, Эндрю Дж. Баллард, Эндрю Коуи, Бернардино Ромера-Паредес, Станислав Николов, Ришуб Джайн, Йонас Адлер, Тревор Бэк, Стиг Петерсен, Дэвид Рейман, Мартин Штайнеггер, Михалина Пачольска, Дэвид Сильвер, Ориол Виньялс, Эндрю В. Сеньор, Корай Кавукчуоглу, Пушмит Коли, Демис Хассабис. Ссылки: YouTube:    / yannickilcher   Twitter:   / ykilcher   Discord:   / discord   BitChute: https://www.bitchute.com/channel/yann... Minds: https://www.minds.com/ykilcher Parler: https://parler.com/profile/YannicKilcher LinkedIn:   / yannic-kilcher-488534136   Если вы хотите меня поддержать, лучше всего поделиться контентом :) Если вы хотите поддержать меня финансово (это совершенно необязательно, но многие просили об этом): SubscribeStar: https://www.subscribestar.com/yannick... Patreon:   / yannickilcher   Биткойн (BTC): bc1q49lsw3q325tr58ygf8sudx2dqfguclvngvy2cq Эфириум (ETH): 0x7ad3513E3B8f66799f507Aa7874b1B0eBC7F85e2 Лайткоин (LTC): LQW2TRyKYetVC8WjFkhpPhtpbDM4Vw7r9m Monero (XMR): 4ACL8AGrEo5hAir8A9CeVrW8pEauWvnp1WnSDZxW7tziCDLhZAGsgzhRQABDnFy8yuM9fWJDviJPHKRjV4FWt19CJZN9D4n