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8日前

AlphaFold2座談会

AlphaFold2の有識者による座談会がtwitterのスペースで行われた。これは、7/22(水)のハッシュダグ#AF2zadankai #Alphafold座談会 をまとめたものになります。 @Ag_smith さんを中心に、5人のスピーカーが背景となる研究内容から、AlphaFold2の大まかな仕様、実用性について解説などがあった。参加者は最大700名を超え、AlphaFold2の革新性と注目度が窺える。 今後は、discordなどを通じてAlphaFold2に関する意見交換を行なっていくそうなので、興味のある方はご参加ください。 AlphaFold2解体新書: https://www.af2anatomia.jp/ @tonets さんのCASP14のまとめ: https://togetter.com/li/1630461
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不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 2時間くらいでタンパク質の構造予測ができる。完全ではないが、過去類を見ない精度を成し遂げた。従来、構造予測の精度は実験的な結晶の解析からの決定と比肩しうるものではなかったが、Alphafold2ではかなり近いレベルまでは行ける。

2021-07-21 22:07:12
不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 確実に alphafold2 の前後で時代が分かれるだろう。おそらく BLAST と同じレベルで標準的なツールになっていくだろう

2021-07-21 22:09:50
不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 Alphafold2 の構造予測のメカニズム 前説としてこれまでの歴史:計算資源の進歩に依存。現実的に行われるようになったのは 1990 年代から。

2021-07-21 22:11:29
不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 アミノ酸鎖が3Dで折りたたまれて構造が決定。

2021-07-21 22:12:26
不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 物理的には、分子が熱力学的に安定配置に折りたたまれる。少数の例外を除いて安定な状態は1つ(せいぜい数個)しかない。理論的にはエネルギー安定から求められるはずだが、現実的に処理可能な計算量ではないと言われてきた。Alphafold2 はそれを(近似的に)予測する

2021-07-21 22:14:46
不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 1990年代から、構造が既知のタンパク質の一部のアミノ酸配列を別のものに置換した場合の構造が限定的だが予測できるようになり始めた

2021-07-21 22:15:54
不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 HH-suite: 隠れマルコフモデルで学習して、アミノ酸の直接的な配列が2~3割しか(文字列として)類似していなくても構造的/機能的に似ていることが予測可能になった(類縁予測

2021-07-21 22:17:43
内省:年明けまでに75kg&来春までにTOEFL100点 @Yasufumi_Nakata

構造の推定が楽になるなら逆にとりうる構造を全て吐き出させるとさらにアルゴリズムの穴を見つけられることができるのかな。 #Alphafold座談会

2021-07-21 22:21:12
不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 Direct Coupling Analysis : 機能が類似する配列同士は立体構造が似ているという仮定(というかヒューリスティック) タンパク質の配列が進化的に変化する場合、構造は維持されたまま構成アミノ酸配列が入れ替わるのではないか? ∵タンパク質の機能が維持されていないと死ぬから

2021-07-21 22:21:44
あみのさん @bibi_bib_

#AlphaFold座談会 DCAというアルゴリズムの誕生。2000,3000の配列データベースからとってきた塩基配列に対して、アミノ酸配列の一部のみを変更した場合にdcAが検知できるようになった。DNAの損傷などにより一つのアミノ酸が変異したとして、その周辺のアミノ酸がともに変異した場合

2021-07-21 22:22:00
内省:年明けまでに75kg&来春までにTOEFL100点 @Yasufumi_Nakata

シンゴジの細胞膜的な常時進化し続けるようなタンパク質もリアルタイムに追っかけることができるかも? #Alphafold座談会

2021-07-21 22:22:52
不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 進化的に突然変異を追うことで、構造を保ったまま可能な置換のパターンがデータベース化されて蓄積可能になった => この DB を deep learning で学習させたら予測器つくれるんじゃね?という流れが 2014~2015 ごろから始まる

2021-07-21 22:24:55
不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 アメリカの豊田工業大学シカゴ校:2018年の構造予測コンテストで勝つんじゃないかと言われた。が DeepMind が Alphafold を引っ提げて参戦してアカデミアをボコボコにして勝った。

2021-07-21 22:26:49
不限春眠不覚暁 @zampona_x31

#Alphafold座談会 しかし DeepMind は Alphafold の肝心な構造予測部を公開しなかった。ライセンスの問題とかいろいろあったらしいがアカデミアは落胆 => DeepMind は「もう出ないよ!」とか言ってた(暗黒武術会かよ

2021-07-21 22:28:28
あみのさん @bibi_bib_

#AlphaFold座談会 2015年あたりにAlphaFoldが誕生。構造予測研究者の成果をはるかに上回る研究成果を出した 当時DeepMindはソースコードを公開しなかった

2021-07-21 22:28:39
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コメント

カエルプリンセス @suimye 7日前
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内省:年明けまでに75kg&来春までにTOEFL100点 @Yasufumi_Nakata 7日前
こういうのはまたやってほしいし今後色々な学会もやってほしい。特にマイナーものほどいいと僕は思ってる。有料スペースもできるようになるし。
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yuki🌾㊗️6さい🎉⚔ @yuki_obana 7日前
ガチで?str与えればおkってこと?割とヤバいやつやん(´・ω・`)ずっとfoldingは永遠と電位計算し続けるだけのかんたんなしゅくだいでBOINCでもご好評いただいていてたのに!!ただ安定パターンが必ずしも生理的活性準拠の構造に落ち着くとも限らんし実際には強固な修飾(S-S架橋とか典型として)パターンによる疑似モジュール化がなされる場合も自然界的には多いのでそこまで取り込むと学習ミスりそうでデータセットが人工物に偏るのは仕方ないにせよ割とヤバい
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カエルプリンセス @suimye 4日前
まとめを更新しました。
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カエルプリンセス @suimye 4日前
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