AlphaFold3는 DeepMind가 2024년에 개발한 혁신적인 인공지능 프로그램으로 단백질 구조 예측 분야에서 큰 혁신을 이루었습니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.AlphaFold 3를 이용한 생체 분자 상호작용의 정확한 구조 예측" 그리고 노벨상을 수상했습니다. 이 데이터베이스에는 AlphaFold 3가 의존하는 다수의 단백질 및 RNA 데이터베이스가 포함되어 있으며, 여기에는 BFD small, MGnify, PDB, PDB seqres, UniProt, UniRef90, NT, RFam 및 RNACentral 등 9개의 데이터베이스가 포함됩니다. 참고: 압축 해제 후 종속성 데이터베이스는 최대 630GB입니다. 다운로드 프로세스가 중단되는 것을 방지하려면 해당 데이터베이스를 다운로드할 수 있는 충분한 하드 디스크 공간, 대역폭 및 시간이 있는지 확인하세요..

소환

@article{Abramson2024, 저자 = {Abramson, Josh and Adler, Jonas and Dunger, Jack and Evans, Richard and Green, Tim and Pritzel, Alexander and Ronneberger, Olaf and Willmore, Lindsay and Ballard, Andrew J. and Bambrick, Joshua and Bodenstein, Sebastian W. and Evans, David A. and Hung, Chia-Chun and O'Neill, Michael and Reiman, David and Tunyasuvunakool, Kathryn and Wu, Zachary and Žemgulytė, Akvilė and Arvaniti, Eirini and Beattie, Charles and Bertolli, Ottavia and Bridgland, Alex and Cherepanov, Alexey and Congreve, Miles and Cowen-Rivers, Alexander I. and Cowie, Andrew and Figurnov, Michael and Fuchs, Fabian B. and Gladman, Hannah and Jain, Rishub and Khan, Yousuf A. and Low, Caroline MR and Perlin, Kuba와 Potapenko, Anna와 Savy, Pascal과 Singh, Sukhdeep와 Stecula, Adrian과 Thillaisundaram, Ashok과 Tong, Catherine과 Yakneen, Sergei와 Zhong, Ellen D.와 Zielinski, Michal과 Žídek, Augustin과 Bapst, Victor와 Kohli, Pushmeet와 Jaderberg, Max와 Hassabis, Demis와 Jumper, John M.} 저널 = {자연}, 제목 = {AlphaFold 3를 이용한 생체 분자 상호작용의 정확한 구조 예측} 연도 = {2024}, 부피 = {630}, 숫자 = {8016}, 페이지 = {493–-500}, doi = {10.1038/s41586-024-07487-w} }