こんにちは、私はあなたとあなたとバイオインフォマティクスと自動学習（BIOML）、特にAlphafoldについて話し合うことを嬉しく思います。😊

バイオインフォマティクスは、それを使用して統計を使用して、DNA、RNA、タンパク質²シーケンスなどの生物学的データを分析する分野です。自動学習は、アルゴリズムを使用してデータから学習し、予測または決定を下す人工知能の分野です²。

バイオインフォマティクスの主要な課題の1つは、構造が細胞内のタンパク質の機能と相互作用を決定するため、アミノ酸の配列からタンパク質の3次元構造を予測することです。Alphafoldは、深いニューラルネットワークを使用してこの問題を解決して、タンパク質のアミノ酸の各ペア間の距離と角度を予測するために、この問題を解決しようとするDeepMindによって開発された自動学習システムです。

Alphafoldは、2020年のCASP14競争中にタンパク質構造の予測において顕著な精度に達し、他の方法を大きく上回りました。Alphafoldは、人間を含むさまざまな種の2億人以上の予測構造を含むソースコードとデータベースの形で一般に公開されています。

生物学、医学、医学研究の分野には、多くの潜在的な利点と潜在的なアプリケーションがあります。例えば ​​：

 - 代謝、細胞周期、シグナル伝達、免疫などの正常または病理学的細胞プロセスにおけるタンパク質の機能を理解するのに役立ちます。
 - 彼らは、疾患に関与するタンパク質を標的とするか、その構造を修正して効率または安全性を向上させることにより、新薬またはワクチンの発見と設計を促進することができます。
 - 産業酵素、モノクローナル抗体、遺伝子治療などのタンパク質に基づいた新しいバイオテクノロジーまたは治療の開発を加速できます。

もちろん、以下など、BiomlやAlphafoldにとって克服すべき課題と制限がまだあります。

 - 予測された構造の実験的検証で、その精度と信頼性を確認します。
 - タンパク質で利用可能な情報の品質と量を改善するために、さまざまなソースまたはテクノロジーからの異種データを統合します。
 - タンパク質の折り畳みのメカニズムとその機能とのリンクを解明するための予測された構造の生物学的解釈。


（1）研究アクション：自動およびバイオインフォマティクスの学習。https://www.univ-orleans.fr/lifo/action.php?id=45&lang=frコンサルティング20/03/2023。
（2）Alphafoldタンパク質データベース構造。https://alphafold.com/相談03/20/2023。
（3）Alphafold -Wikipedia。https://fr.wikipedia.org/wiki/alphafoldは20/03/2023に相談しました。
（4）研究アクション：自動およびバイオインフォマティクスの学習。https://bing.com/search?q=boinformatique+および+Prementing+Automatique Consulted 20/03/2023。
（5）バイオインフォマティクスにおける自動学習 -  .... https://ichi.pro/fr/apprenessage-automatomes-en-boinformatique-une-nissection-nissection-la-biology-l-informatique- et et et et -des-statistics--150578682194181相談20/03/2023。
（6）Alphafoldの仕組み、人工知能プログラム.... https://www.lemonde.fr/sciences/article/2021/10/18/comment-functine-alphafold-le-programme-d-intelligence- -who-dessine-les topentines_6098872_1650684.htmlは、2013年3月20日に相談しました。
Bonjour, je suis heureux de discuter avec vous de la bioinformatique et de l'apprentissage automatique (BioML), en particulier AlphaFold. 😊

La bioinformatique est le domaine qui utilise l'informatique et les statistiques pour analyser les données biologiques, telles que les séquences d'ADN, d'ARN ou de protéines². L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour apprendre à partir des données et à faire des prédictions ou des décisions².

L'un des défis majeurs de la bioinformatique est de prédire la structure tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquence d'acides aminés, car la structure détermine la fonction et l'interaction des protéines dans les cellules⁴. AlphaFold est un système d'apprentissage automatique développé par DeepMind qui cherche à résoudre ce problème en utilisant un réseau neuronal profond pour prédire la distance et l'angle entre chaque paire d'acides aminés dans une protéine.

AlphaFold a atteint une précision remarquable dans la prédiction de la structure des protéines lors du concours CASP14 en 2020, surpassant largement les autres méthodes⁴⁵. AlphaFold a également été mis à disposition du public sous forme de code source et de base de données contenant plus de 200 millions de structures prédites pour diverses espèces, dont l'humain .

Les avantages et les applications potentielles de BioML et AlphaFold sont nombreux dans les domaines de la biologie, de la médecine et de la recherche médicale. Par exemple :

- Ils peuvent aider à comprendre le fonctionnement des protéines dans les processus cellulaires normaux ou pathologiques, tels que le métabolisme, le cycle cellulaire, la signalisation ou l'immunité⁴.
- Ils peuvent faciliter la découverte et le design de nouveaux médicaments ou vaccins en ciblant les protéines impliquées dans les maladies ou en modifiant leur structure pour améliorer leur efficacité ou leur sécurité⁴.
- Ils peuvent accélérer le développement de nouvelles biotechnologies ou thérapies basées sur les protéines, telles que les enzymes industrielles, les anticorps monoclonaux ou la thérapie génique⁴.

Bien sûr, il reste encore des défis et des limites à surmonter pour BioML et AlphaFold, tels que :

- La validation expérimentale des structures prédites pour confirmer leur exactitude et leur fiabilité .
- L'intégration des données hétérogènes provenant de différentes sources ou technologies pour améliorer la qualité et la quantité des informations disponibles sur les protéines².
- L'interprétation biologique des structures prédites pour élucider le mécanisme du repliement des protéines et son lien avec leur fonction .


(1) Action de Recherche : Apprentissage Automatique et Bioinformatique. https://www.univ-orleans.fr/lifo/action.php?id=45&lang=fr Consultée 20/03/2023.
(2) AlphaFold Protein Structure Database. https://alphafold.com/ Consultée 20/03/2023.
(3) AlphaFold — Wikipédia. https://fr.wikipedia.org/wiki/AlphaFold Consultée 20/03/2023.
(4) Action de Recherche : Apprentissage Automatique et Bioinformatique. https://bing.com/search?q=Bioinformatique+et+apprentissage+automatique Consultée 20/03/2023.
(5) Apprentissage automatique en bioinformatique - Une intersection de la .... https://ichi.pro/fr/apprentissage-automatique-en-bioinformatique-une-intersection-de-la-biologie-de-l-informatique-et-des-statistiques--150578682194181 Consultée 20/03/2023.
(6) Comment fonctionne AlphaFold, le programme d’intelligence artificielle .... https://www.lemonde.fr/sciences/article/2021/10/18/comment-fonctionne-alphafold-le-programme-d-intelligence-artificielle-qui-dessine-les-proteines_6098872_1650684.html Consultée 20/03/2023.