AlphaFold3 est un programme d'intelligence artificielle révolutionnaire développé par DeepMind en 2024 qui a réalisé une avancée majeure dans le domaine de la prédiction de la structure des protéines. Les résultats pertinents de l'article sontPrédiction précise de la structure des interactions biomoléculaires avec AlphaFold 3" et a remporté le prix Nobel. La base de données contient un grand nombre de bases de données de protéines et d'ARN sur lesquelles AlphaFold 3 s'appuie, dont 9 bases de données : BFD small, MGnify, PDB, PDB seqres, UniProt, UniRef90, NT, RFam et RNACentral. Remarque : la base de données de dépendances peut atteindre 630 Go après décompression. Pour éviter que le processus de téléchargement ne soit interrompu, assurez-vous que vous disposez de suffisamment d'espace disque, de bande passante et de temps pour télécharger ces bases de données..

Citation

@article{Abramson2024, auteur = {Abramson, Josh et Adler, Jonas et Dunger, Jack et Evans, Richard et Green, Tim et Pritzel, Alexander et Ronneberger, Olaf et Willmore, Lindsay et Ballard, Andrew J. et Bambrick, Joshua et Bodenstein, Sebastian W. et Evans, David A. et Hung, Chia-Chun et O'Neill, Michael et Reiman, David et Tunyasuvunakool, Kathryn et Wu, Zachary et Žemgulytė, Akvilė et Arvaniti, Eirini et Beattie, Charles et Bertolli, Ottavia et Bridgland, Alex et Cherepanov, Alexey et Congreve, Miles et Cowen-Rivers, Alexander I. et Cowie, Andrew et Figurnov, Michael et Fuchs, Fabian B. et Gladman, Hannah et Jain, Rishub et Khan, Yousuf A. et Low, Caroline MR et Perlin, Kuba et Potapenko, Anna et Savy, Pascal et Singh, Sukhdeep et Stecula, Adrian et Thillaisundaram, Ashok et Tong, Catherine et Yakneen, Sergei et Zhong, Ellen D. et Zielinski, Michal et Žídek, Augustin et Bapst, Victor et Kohli, Pushmeet et Jaderberg, Max et Hassabis, Demis et Jumper, John M.}, journal = {Nature}, titre = {Prédiction précise de la structure des interactions biomoléculaires avec AlphaFold 3}, année = {2024}, volume = {630}, nombre = {8016}, pages = {493–-500}, est ce que je = {10.1038/s41586-024-07487-w} }