AlphaFoldプログラムで使用される相同性モデリングとアルゴリズムは、その配列からタンパク質構造を予測するための2つの異なるアプローチです。次に、両方の方法の主な違いについて説明します。

フォーカス：相同性モデリングは、実験的に3次元構造を決定した既知のタンパク質の配列との標的タンパク質配列の比較に基づいています。一方、Alphafoldはニューロンネットワークを使用して、その配列からタンパク質の構造を直接予測します。

精度：AlphaFoldは、相同性モデリングよりもタンパク質構造の予測においてより大きな精度を実証しています。CASP13テスト（構造予測の批判的評価）では、AlphaFoldはX線結晶学と核磁気共鳴分光法と同様の精度のレベルで構造を予測することができました。

速度：相同構造を検索するプロセスは、タンパク質配列から直接3次元構造の予測と比較して比較的速いため、相同性モデリングは一般にAlphaFoldよりも高速です。

実験データの依存：相同性モデリングは、標的タンパク質の構造を予測するための相同タンパク質の実験データの利用可能性に依存します。一方、Alphafoldは、実験データを必要とせずに、シーケンスからタンパク質の構造を直接予測できます。

要約すると、両方の方法には異なるアプローチがありますが、AlphaFoldはタンパク質構造の予測における相同性モデリングよりも正確であることが証明されており、生物医学的および医薬品研究に大きな影響を与える可能性があります。
El modelado por homología y el algoritmo utilizado por el programa AlphaFold son dos enfoques diferentes para la predicción de la estructura de proteínas a partir de su secuencia. A continuación, se describen las principales diferencias entre ambos métodos:

Enfoque: El modelado por homología se basa en la comparación de la secuencia de la proteína objetivo con la secuencia de proteínas conocidas que tienen estructuras tridimensionales determinadas experimentalmente. Por otro lado, AlphaFold utiliza redes neuronales para predecir la estructura de la proteína directamente desde su secuencia.

Precisión: AlphaFold ha demostrado una mayor precisión en la predicción de la estructura de proteínas que el modelado por homología. En la prueba CASP13 (Critical Assessment of Structure Prediction), AlphaFold logró predecir estructuras con un nivel de precisión similar al de la cristalografía de rayos X y la espectroscopía de resonancia magnética nuclear.

Velocidad: El modelado por homología es generalmente más rápido que AlphaFold, ya que el proceso de búsqueda de estructuras homólogas es relativamente rápido en comparación con la predicción de la estructura tridimensional directamente desde la secuencia de proteínas.

Dependencia de datos experimentales: El modelado por homología depende de la disponibilidad de datos experimentales de proteínas homólogas para predecir la estructura de la proteína objetivo. AlphaFold, por otro lado, puede predecir la estructura de la proteína directamente desde la secuencia sin la necesidad de datos experimentales.

En resumen, aunque ambos métodos tienen enfoques diferentes, AlphaFold ha demostrado ser más preciso que el modelado por homología en la predicción de estructuras de proteínas, lo que puede tener un gran impacto en la investigación biomédica y farmacéutica.