El modelado por homología, como se describe en, es un método de predicción de la estructura de proteínas basado en la comparación de una secuencia de proteína desconocida con proteínas de estructura conocida. Si la similitud entre la proteína desconocida y la proteína conocida es alta y el alineamiento es bueno, se puede construir un modelo de la proteína desconocida basado en la estructura de la proteína conocida.

Por otro lado, AlphaFold, como se describe en numerosas fuentes, es un algoritmo de inteligencia artificial desarrollado por DeepMind que utiliza el aprendizaje profundo para predecir la estructura de proteínas a partir de su secuencia. AlphaFold utiliza una red neuronal para predecir la estructura de una proteína a partir de la información de su secuencia, utilizando datos de experimentos biofísicos previos para entrenar la red neuronal.

En resumen, la principal diferencia entre el modelado por homología y el algoritmo utilizado por AlphaFold es que el primero se basa en la comparación de una secuencia de proteína desconocida con proteínas de estructura conocida para predecir la estructura, mientras que AlphaFold utiliza un enfoque basado en el aprendizaje profundo y el entrenamiento con datos experimentales previos para predecir la estructura de proteínas a partir de su secuencia.
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