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タンパク質構造をその配列から予測する際に、アルファフォールド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の主な違いは何ですか？
gpt
相同性モデリングはアミノ酸配列の比較に基づいていますが、アルファフォールドアルゴリズムはタンパク質構造に関するデータで訓練された人工ニューロンネットワークに基づいています。どちらの方法にも利点と制限がありますが、Alphafoldは、タンパク質の3次元構造を予測するための非常に強力で正確なツールであることが証明されています。