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Alphafoldの開発がリリースしたアプリケーションは何でしたか？
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その出力以来のアルファフォールドの主要な応用の1つは、治療とワクチンの開発を加速したコロナウイルスタンパク質のモデリングでした。
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BIOMLの分野で考慮できる有用なアプリケーションは何ですか？
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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。