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Reacción: Meta publica ESMFold, un modelo que predice la estructura de cientos de millones de proteínas

La empresa Meta ha aplicado modelos de lenguaje para predecir la estructura de una gran colección de proteínas. El modelo, llamado ESMFold, se presenta esta semana en la revista Science tras ser publicado en el servidor de artículos preprint bioRxiv en diciembre de 2022. EMSFold es más rápido que otros modelos parecidos como AlphaFold, desarrollado por la empresa DeepMind de Google y el Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL. Las secuencias de más de 617 millones de proteínas —de las cuales más de un tercio son predichas con un alto grado de confianza— se publican en acceso libre en el ESM Metagenomic Atlas

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Inteligencia artificial y proteínas: el mapa del tesoro de AlphaFold

Acaba de publicarse la base de datos con las predicciones de las estructuras 3D de casi todas las proteínas catalogadas. El impacto en biología es incalculable, desde el desarrollo de una vacuna contra la malaria, la comprensión de la enfermedad de Parkinson, la salud de las abejas melíferas o la lucha contra la contaminación de plásticos.  

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