Predicción de estructuras protéicas

1°B

La predicción de casi todas las estructuras de proteínas conocidas con IA

Empezar

Objetivos y problema

Predecir las estructuras de las proteínas catalogadas en la ciencia

Agilizar el proceso de investigación en la comunidad científica

Resolver el problema de hace 50 años sobre la predición de estructuras protéicas

Poder predecir sus interacciones y las mutaciones capaces de generar enfermedades

Como se llevo a cabo

• Se llevo acabo en el Instituto Europeo de Bioinformática del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL-EBI)
• Se utilizó la ayuda de DeepMind con su herramienta AlphaFold
• Se inició la investigación desde 2016 y se publicaron los resultados en 2021

Modelo de investigación

El modelo de investigacion utilizada fue el modelo cuantitativo

Con el modelo cuantitativo se pudo recopilar los datos necesarios para la creación de las estructuras y la IA

Tecnicas usadas

DeepMind colaboró con EMBL-EBI para obtener datos sobre las estructuras protéicas Con la herramienta de AlphaFold se uso para su creación de estructuras siendo comparable con la precisión de los métodos experimentales

+ info

¿En que consistio?

Se utiliza un sistema de red neuronal basado en la atención. Con él, intenta interpretar continuamente la estructura de la proteína mientras piensa en el diagrama que está ensamblando.

Fue un proyecto de DeepMind para resolver los problemas de predicción con la ayuda de IA (AlphaFold)

DeepMind 2021 lanza el Base de datos de estructuras proteicas AlphaFold. Así, el Acceso libre y gratuito de la comunidad científica al proteoma humano.

Resultados

El último año se han publicado más de mil artículos científicos sobre una amplia gama de temas de investigación que utilizan las estructuras de AlphaFold

Se descubre 200 millones de estructuras de proteínas

Hasta la fecha, más de 300.000 investigadores de todo el mundo han utilizado la base de datos.

Abre nuevas vías de investigación en las ciencias de la vida que tendrán un impacto en los desafíos globales, como la sostenibilidad, la inseguridad alimentaria y las enfermedades olvidadas.

Donde podemos consultarlo

https://alphafold.ebi.ac.uk/

Bibliografía

(S/f). Alexanderthamm.com. De https://www.alexanderthamm.com/es/data-science-glossary/alphafold/#:~:text=AlphaFold2%20puede%20predecir%20estructuras%20proteicas,comparable%20a%20los%20m%C3%A9todos%20experimentales.

DeepMind ya ha predicho la estructura de casi todas las proteínas conocidas. (2022, agosto 2). MIT Technology Review. https://www.technologyreview.es//s/14439/deepmind-ya-ha-predicho-la-estructura-de-casi-todas-las-proteinas-conocidas

Ch, S. (2022, julio 28). La IA predice la estructura de casi todas las proteínas conocidas. swissinfo.ch. https://www.swissinfo.ch/spa/tecnolog%C3%ADa-biolog%C3%ADa_la-ia-predice-la-estructura-de-casi-todas-las-prote%C3%ADnas-conocidas/47787334

AlphaFold Protein Structure Database. (s/f). AlphaFold protein structure database. Ebi.ac.uk. Recuperado el 21 de septiembre de 2023, de https://alphafold.ebi.ac.uk/

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