タンパク質立体構造予測プログラムAlphaFold2の非専門家向け活用法 第1回「予測の良し悪しの判断」｜上海老師

構造生物学界隈のみならず、生命科学研究者やAI研究者の界隈すら超え、一般のニュースにもなっているタンパク質立体構造予測プログラム「AlphaFold2」について、構造生物学を専門としない生命科学研究者を主な対象として、note記事を3回くらいに分けて書いてみたいと思います。 生体高分子の立体構造データベース「Protein Data Bank」に登録されている実験構造は今や18万を超えています（私が15年くらい前にこの分野の研究を始めた際は2万弱でした)。にも関わらず近年急速に増えるゲノム情報に対しては、実験構造の数は圧倒的に不足しているのが実情だと思います。そのような状況の中、AlphaFold2はこの分野における「福音」だと私は感じてます。実際、構造生物学者の私自身も、ここ数日AlphaFold2で遊んでいますが、今までの構造予測と比べて非常にレベルが高く、研究のアイディアがバンバン浮

[tnakamr]

AlphaFold

[maninthemiddle]

「AIで専門家の役割が無くなる」って言うけど、そのAIをどの程度信頼できるか判断するのも結局専門家なんだよね。(まあAlphaFold2が出たことで職を失う人はそんなにいなさそうだけど

[aya_momo]

まだまだらしい。