AlphaFold : 구글 딥마인드의 단백질 접힘 예측

대부분 소식을 이미 들으셨을 듯 하지만, 블로그에 기록차 남겨봄.

아미노산의 연결상태가 결정되면, 그 단백질이 어떻게 접혀서 3차원 구조로 만들어지는지가 거의 항상 결정된다고 들었다. 이런 접히는 3차원 구조를 예측하는 문제를 단백질 접힘 문제라고 한다. CASP라는 단백질 접힘을 예측하는 대회가 있는 줄 처음 알았는데, 위키피디아에 따르면 2년에 한 번씩 열린다고 한다. 올해가 13번째 개최라서 CASP13이라 부르는 것 같다.

구글의 딥마인드가 CASP13에 A7D라는 팀명으로 참가한 모양[1]인데, 여기서 최고 득점을 올리고 있는 듯[2]하다. 근데 표를 보는 법은 하나도 모르겠다-_- 여기 z-score가 정규분포의 표준화한 값을 말하는 건가??? 뭐 여하간 제일 점수가 높은 게 제일 잘하는 거겠지 뭐-_-

구글 딥마인드 홈페이지[1]에 대략적 설명이 있는데, 일단 상업적 용도를 생각하지 않고, 미지의 분야에서 다른 방법을 가지고 뛰어드는 모습이 대단하다고 생각한다. 이런건 빅테크 기업들이 아니면 어렵지 않겠나 싶다. 근데 이제 단백질 접힘 화폐[3]는 망한 건가-_-

단백질 접힘 자체도 문제지만, 이것은 연구의 출발점일 뿐이라는 Mad Scientist 선생의 페북 코멘트[4]도 참고바람. 지금 보니 해커뉴스[5]에서도 올라왔었네. 왜 못 봤지. ㅋ 방법이 좀 불명확하다고 회의적인 시각도 있는 듯 하다.

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2018.12.6

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2018.12.8
science Google’s DeepMind aces protein folding Dec. 6, 2018 , 12:05 PM

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2018.12.9
[바이오토픽] 구글 딥마인드의 최신병기 알파폴드(AlphaFold), 단백질의 3D 형태 예측 (ibric.org)

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2018.12.10
구글이 알파폴드의 소스코드를 공개할 예정이 없다고 하던데[6], 그동안 큰 진전이 없던 CASP에서 지난 CASP11, CASP12동안은 진보를 보인 만큼[6], 그들의 이번 결과는 특별한 진보적 방법을 사용한게 아니라 구글의 막대한 컴퓨팅 파워에 기반을 두고 있을 가능성도 있다. 소스코드를 공개하지 않는 이상, 그들의 업적에 너무 과찬을 할 필요는 없을 듯 하다.

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2018.12.15

Posted by Taeho Jo on Tuesday, December 11, 2018

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2019.2.19

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2019.3.25
MIT news Model learns how individual amino acids determine protein function March 22, 2019
인공지능 신문 신경망(CNN)으로 단백질 자동 설계 위한 알고리즘 개발 2019.03.24 09:09

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2019.4.23
하바드는 구글과는 다른 어프로치를 하는 듯 함.[7,8]

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[1] AlphaFold: Using AI for scientific discovery (deepmind.com)
[2] TS Analysis : Group performance based on combined z-scores (predictioncenter.org)
[3] 내 백과사전 단백질 접힘 화폐 FoldingCoin!! 2015년 1월 30일
[4] https://www.facebook.com/madscietistwordpress/posts/1159689967511753
[5] AlphaFold: Using AI for scientific discovery (hacker news)
[6] AlphaFold @ CASP13: “What just happened?” (moalquraishi.wordpress.com)
[7] Folding Revolution (hms.harvard.edu)
[8] Mohammed AlQuraishi, “End-to-End Differentiable Learning of Protein Structure”, cell systems, Published:April 17, 2019 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cels.2019.03.006

2 thoughts on “AlphaFold : 구글 딥마인드의 단백질 접힘 예측

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