記載されているように、相同性モデリングは、既知の構造タンパク質と未知のタンパク質配列の比較に基づいて、タンパク質構造を予測する方法です。未知のタンパク質と既知のタンパク質の類似性が高く、アライメントが良好である場合、既知のタンパク質の構造に基づいて未知のタンパク質のモデルを構築できます。

一方、Alphafoldは、多数のソースに記載されているように、DeepMindによって開発された人工知能アルゴリズムであり、ディープラーニングを使用してその配列からタンパク質構造を予測します。Alphafoldは、ニューロンネットワークを使用して、以前の生物物理学的実験のデータを使用してニューロンネットワークを訓練するために、その配列の情報からタンパク質の構造を予測します。

要約すると、Alphafoldで使用される相同性モデリングとアルゴリズムの主な違いは、最初は構造を予測することが知られている構造タンパク質と未知のタンパク質配列の比較に基づいているのに対し、Alphafoldは深い学習とトレーニングに基づいてアプローチを使用していることです。その配列からタンパク質の構造を予測するための以前の実験データ。
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.