これらは、タンパク質構造の予測のための2つの異なるアプローチです。相同性モデリングは、客観的タンパク質の配列と構造的に知られているタンパク質配列の比較に基づいています。配列が類似している場合、標的タンパク質には既知のタンパク質と同様の構造があると推測できます。ただし、すべてのタンパク質が構造的に知られているホモロジストを持っているわけではないため、これは常に可能ではありません。

一方、AlphaFoldプログラムで使用されるアルゴリズムは、相同性モデリング、フラグメントモデリング、自動学習など、さまざまな手法の組み合わせに基づいています。Alphafoldの主なアプローチは、ニューラルネットワークを使用してその配列からタンパク質構造を予測することです。

これら2つのアプローチの主な違いの1つは、予測の精度です。Alphafoldは、タンパク質構造の予測において非常に正確であることが証明されており、結果は実験構造に非常に近いものです。さらに、AlphaFoldは、構造的に知られている対応物を持っていないタンパク質構造を予測することができます。
Son dos enfoques diferentes para la predicción de estructuras de proteínas.El modelado por homología se basa en la comparación de la secuencia de una proteína objetivo con la secuencia de proteínas estructuralmente conocidas. Si la secuencia es similar, se puede inferir que la proteína objetivo tendrá una estructura similar a la proteína conocida. Sin embargo, esto no siempre es posible, ya que no todas las proteínas tienen homólogos estructuralmente conocidos.

Por otro lado, el algoritmo utilizado por el programa AlphaFold se basa en la combinación de diferentes técnicas, incluyendo el modelado por homología, el modelado de fragmentos y el aprendizaje automático. El enfoque principal de AlphaFold es predecir la estructura de proteínas a partir de su secuencia utilizando redes neuronales.

Una de las principales diferencias entre estos dos enfoques es la precisión de las predicciones. AlphaFold ha demostrado ser muy preciso en la predicción de la estructura de proteínas, con resultados muy cercanos a las estructuras experimentales. Además, AlphaFold es capaz de predecir estructuras para proteínas que no tienen homólogos estructuralmente conocidos.