{"title":"Alphafold:通过深度学习和神经网络革新蛋白质折叠技术","authors":"Burcu Tekin, Rafig Gurbanov","doi":"10.55071/ticaretfbd.1323165","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"AlphaFold, bir protein dizisinin üç boyutlu yapısını tahmin etmek için derin sinir ağlarını ve gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanan, DeepMind ekibi tarafından geliştirilmiş bir protein katlama tahmin aracıdır. Protein katlanması sorunu, hesaplamalı biyolojide uzun süredir devam eden bir sorun olmuştur ve doğru protein yapısı tahmin yöntemlerinin geliştirilmesi, bilim camiasının büyük ilgisini çekmiştir. AlphaFold, önce bir proteinin yerel yapısını tahmin ettiği ve ardından genel yapıyı bir araya getirdiği iki aşamalı bir yaklaşım kullanır. AlphaFold, iki yılda bir yapılan CASP (Yapı Tahmininin Kritik Değerlendirmesi) deneylerinde diğer son teknoloji yöntemleri geride bırakarak çok çeşitli proteinlerin yapısını tahmin etmede kayda değer bir başarı elde etmiştir. AlphaFold'un tahminlerinin doğruluğu, protein işlevini ve hastalık mekanizmalarını, ilaç keşfini ve sentetik biyolojiyi anlamak için önemli etkilere sahiptir. Bu derlemede, AlphaFold'un geliştirilmesine, temel metodolojisine ve CASP deneylerindeki performansına genel bir bakış sunulmaktadır. Ek olarak, AlphaFold'un protein mühendisliği, ilaç keşfi ve yapısal biyolojideki potansiyel uygulamaları da tartışılmaktadır.","PeriodicalId":276625,"journal":{"name":"İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi","volume":"119 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Alphafold: Derin Öğrenme ve Sinir Ağları Yoluyla Protein Katlamasında Devrim Yaratmak\",\"authors\":\"Burcu Tekin, Rafig Gurbanov\",\"doi\":\"10.55071/ticaretfbd.1323165\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"AlphaFold, bir protein dizisinin üç boyutlu yapısını tahmin etmek için derin sinir ağlarını ve gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanan, DeepMind ekibi tarafından geliştirilmiş bir protein katlama tahmin aracıdır. Protein katlanması sorunu, hesaplamalı biyolojide uzun süredir devam eden bir sorun olmuştur ve doğru protein yapısı tahmin yöntemlerinin geliştirilmesi, bilim camiasının büyük ilgisini çekmiştir. AlphaFold, önce bir proteinin yerel yapısını tahmin ettiği ve ardından genel yapıyı bir araya getirdiği iki aşamalı bir yaklaşım kullanır. AlphaFold, iki yılda bir yapılan CASP (Yapı Tahmininin Kritik Değerlendirmesi) deneylerinde diğer son teknoloji yöntemleri geride bırakarak çok çeşitli proteinlerin yapısını tahmin etmede kayda değer bir başarı elde etmiştir. AlphaFold'un tahminlerinin doğruluğu, protein işlevini ve hastalık mekanizmalarını, ilaç keşfini ve sentetik biyolojiyi anlamak için önemli etkilere sahiptir. Bu derlemede, AlphaFold'un geliştirilmesine, temel metodolojisine ve CASP deneylerindeki performansına genel bir bakış sunulmaktadır. Ek olarak, AlphaFold'un protein mühendisliği, ilaç keşfi ve yapısal biyolojideki potansiyel uygulamaları da tartışılmaktadır.\",\"PeriodicalId\":276625,\"journal\":{\"name\":\"İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi\",\"volume\":\"119 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-12-07\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.55071/ticaretfbd.1323165\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.55071/ticaretfbd.1323165","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Alphafold: Derin Öğrenme ve Sinir Ağları Yoluyla Protein Katlamasında Devrim Yaratmak
AlphaFold, bir protein dizisinin üç boyutlu yapısını tahmin etmek için derin sinir ağlarını ve gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanan, DeepMind ekibi tarafından geliştirilmiş bir protein katlama tahmin aracıdır. Protein katlanması sorunu, hesaplamalı biyolojide uzun süredir devam eden bir sorun olmuştur ve doğru protein yapısı tahmin yöntemlerinin geliştirilmesi, bilim camiasının büyük ilgisini çekmiştir. AlphaFold, önce bir proteinin yerel yapısını tahmin ettiği ve ardından genel yapıyı bir araya getirdiği iki aşamalı bir yaklaşım kullanır. AlphaFold, iki yılda bir yapılan CASP (Yapı Tahmininin Kritik Değerlendirmesi) deneylerinde diğer son teknoloji yöntemleri geride bırakarak çok çeşitli proteinlerin yapısını tahmin etmede kayda değer bir başarı elde etmiştir. AlphaFold'un tahminlerinin doğruluğu, protein işlevini ve hastalık mekanizmalarını, ilaç keşfini ve sentetik biyolojiyi anlamak için önemli etkilere sahiptir. Bu derlemede, AlphaFold'un geliştirilmesine, temel metodolojisine ve CASP deneylerindeki performansına genel bir bakış sunulmaktadır. Ek olarak, AlphaFold'un protein mühendisliği, ilaç keşfi ve yapısal biyolojideki potansiyel uygulamaları da tartışılmaktadır.