AlphaFold
Kaynaklar

↑  "AlphaFold". Deepmind. 19 Ocak 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Kasım 2020.
1 2 3 4 5  "DeepMind's protein-folding AI has solved a 50-year-old grand challenge of biology". MIT Technology Review (İngilizce). 28 Ağustos 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Kasım 2020.
↑  Shead, Sam (30 Kasım 2020). "DeepMind solves 50-year-old 'grand challenge' with protein folding A.I." CNBC (İngilizce). 28 Ocak 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Kasım 2020.
↑  Stoddart, Charlotte (1 Mart 2022). "Structural biology: How proteins got their close-up". Knowable Magazine. doi:10.1146/knowable-022822-1. 7 Nisan 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Mart 2022.
1 2 3 4  Robert F. Service, 'The game has changed.' AI triumphs at solving protein structures 24 Haziran 2023 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Science, 30 November 2020
↑  Mohammed AlQuraishi, CASP14 scores just came out and they're astounding 4 Ağustos 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Twitter, 30 November 2020.
1 2  Callaway, Ewen (30 Kasım 2020). "'It will change everything': DeepMind's AI makes gigantic leap in solving protein structures". Nature (İngilizce). 588 (7837). ss. 203-204. Bibcode:2020Natur.588..203C. doi:10.1038/d41586-020-03348-4. PMID 33257889.
↑  Stephen Curry, No, DeepMind has not solved protein folding 29 Temmuz 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Reciprocal Space (blog), 2 December 2020
↑  Balls, Phillip (9 Aralık 2020). "Behind the screens of AlphaFold". Chemistry World. 15 Ağustos 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Ağustos 2024.
↑  Jumper, John; Evans, Richard; Pritzel, Alexander; Green, Tim; Figurnov, Michael; Ronneberger, Olaf; Tunyasuvunakool, Kathryn; Bates, Russ; Žídek, Augustin; Potapenko, Anna; Bridgland, Alex; Meyer, Clemens; Kohl, Simon A A; Ballard, Andrew J; Cowie, Andrew; Romera-Paredes, Bernardino; Nikolov, Stanislav; Jain, Rishub; Adler, Jonas; Back, Trevor; Petersen, Stig; Reiman, David; Clancy, Ellen; Zielinski, Michal; Steinegger, Martin; Pacholska, Michalina; Berghammer, Tamas; Bodenstein, Sebastian; Silver, David; Vinyals, Oriol; Senior, Andrew W; Kavukcuoglu, Koray; Kohli, Pushmeet; Hassabis, Demis (15 Temmuz 2021). "Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold". Nature (İngilizce). 596 (7873). ss. 583-589. Bibcode:2021Natur.596..583J. doi:10.1038/s41586-021-03819-2. PMC 8371605 $2. PMID 34265844.
↑  "GitHub - deepmind/alphafold: Open source code for AlphaFold". GitHub (İngilizce). 23 Temmuz 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Temmuz 2021.
↑  "AlphaFold Protein Structure Database". alphafold.ebi.ac.uk. 24 Temmuz 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Temmuz 2021.
↑  Mohammed AlQuraishi (May 2019), AlphaFold at CASP13 22 Kasım 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Bioinformatics, 35(22), 4862–4865 DOI:10.1093/bioinformatics/btz422. See also Mohammed AlQuraishi (December 9, 2018), AlphaFold @ CASP13: "What just happened?" 29 Temmuz 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. (blog post).
Mohammed AlQuraishi (15 January 2020), A watershed moment for protein structure prediction 23 Haziran 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Nature 577, 627–628 DOI:10.1038/d41586-019-03951-0
↑  AlphaFold: Machine learning for protein structure prediction 12 Mayıs 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Foldit, 31 January 2020
1 2  Jumper, John;  ve diğerleri. (August 2021). "Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold". Nature (İngilizce). 596 (7873). ss. 583-589. Bibcode:2021Natur.596..583J. doi:10.1038/s41586-021-03819-2. ISSN 1476-4687. PMC 8371605 $2. PMID 34265844.
↑  "DeepMind is answering one of biology's biggest challenges". The Economist. 30 Kasım 2020. ISSN 0013-0613. 3 Aralık 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Kasım 2020.
1 2  Jeremy Kahn, DeepMind'ın protein katlanması üzerindeki yapay zeka atılımından çıkarılan dersler 8 Nisan 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Fortune, 1 Aralık 2020
1 2 3 4  Bknz. blok diyagramı. Ayrıca John Jumper et al. (1 Aralık 2020), AlphaFold 2 sunumu 3 Temmuz 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., slayt 10
↑  John Jumper ve diğerleri, konferans özeti (Aralık 2020)
↑  Yapı modülünün "3-boyutlu eşdeğer dönüştürücü mimarisi" kullandığı belirtilmiştir (John Jumper et al. (1 Aralık 2020), AlphaFold 2 sunumu 3 Temmuz 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., slayt 12).
 SE(3)-eşdeğerlik ile bir dönüştürücü ağ tasarımı, Fabian Fuchs et al SE(3)-Dönüştürücüler: 3D Roto-Çeviri Eşdeğer Dikkat Ağları 7 Ekim 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., NeurIPS 2020'de önerildi; ayrıca web sitesi 3 Temmuz 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Bunun AlphaFold'da kullanılanla ne kadar benzer ya da farklı olduğu bilinmemektedir.
 AlQuaraishi'nin bu konudaki blog yazısı 8 Aralık 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. veya Fabian Fuchs'un daha detaylı yazısı 3 Temmuz 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. incelenebilir
↑  John Jumper et al. (1 Aralık 2020), AlphaFold 2 sunumu 3 Temmuz 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., slaytlar 12-20
↑  Callaway, Ewen (13 Nisan 2022). "What's next for AlphaFold and the AI protein-folding revolution". Nature (İngilizce). 604 (7905). ss. 234-238. Bibcode:2022Natur.604..234C. doi:10.1038/d41586-022-00997-5. PMID 35418629.
↑  Metz, Cade (8 Mayıs 2024). "Google Unveils A.I. for Predicting Behavior of Human Molecules". The New York Times (İngilizce). ISSN 0362-4331. 10 Ekim 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Mayıs 2024.
↑  Abramson, Josh; Adler, Jonas; Dunger, Jack; Evans, Richard; Green, Tim; Pritzel, Alexander; Ronneberger, Olaf; Willmore, Lindsay; Ballard, Andrew J.; Bambrick, Joshua; Bodenstein, Sebastian W.; Evans, David A.; Hung, Chia-Chun; O’Neill, Michael; Reiman, David (8 Mayıs 2024). "Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3". Nature (İngilizce). ss. 1-3. doi:10.1038/s41586-024-07487-w. ISSN 1476-4687. PMC 11168924 $2. 17 Mayıs 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Ağustos 2024.
↑  Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 12 Mayıs 2024 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., pdf of preprint of the article in Nature.
↑  "A non-commercial server of AlphaFold-3". 10 Ekim 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Ağustos 2024.
↑  Domínguez, Nuño (2 Aralık 2020). "La inteligencia artificial arrasa en uno de los problemas más importantes de la biología". El País (İspanyolca). 26 Temmuz 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mayıs 2024.
↑  Briggs, David (4 Aralık 2020). "If Google's Alphafold2 really has solved the protein folding problem, they need to show their working". The Skeptic (İngilizce). 12 Mayıs 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mayıs 2024.
↑  Demis Hassabis, "Brief update on some exciting progress on #AlphaFold!" 22 Temmuz 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. (tweet), via twitter, 18 June 2021
↑  "AlphaFold3 — why did Nature publish it without its code?". 28 Haziran 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Ağustos 2024.
↑  "AlphaFold 3: Stepping into the future of structure prediction". 27 Mayıs 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 8 Ağustos 2024.
↑  "AI Can Help Scientists Find a Covid-19 Vaccine". Wired (İngilizce). ISSN 1059-1028. 23 Nisan 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 1 Aralık 2020.
1 2  "Computational predictions of protein structures associated with COVID-19". Deepmind. 4 Ağustos 2020. 25 Mart 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 1 Aralık 2020.
↑  "How DeepMind's new protein-folding A.I. is already helping to combat the coronavirus pandemic." Fortune (İngilizce). 30 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 1 Aralık 2020.
Amino asit zincirleri, polipeptit olarak bilinir, katlanarak bir protein oluşturur.
AlphaFold 2'nin performansı, deneyleri ve mimarisii
AlphaFold 2 mimarisi detayları