AlphaFold
Yang, Jianyi; Anishchenko, Ivan; Park, Hahnbeom; Peng, Zhenling; Ovchinnikov, Sergey; Baker, David (2019-11-18). “Improved protein structure prediction using predicted inter-residue orientations” (英語). bioRxiv: 846279. doi:10.1101/846279. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/846279v1.
Billings, Wendy M.; Hedelius, Bryce; Millecam, Todd; Wingate, David; Corte, Dennis Della (2019-11-04). “ProSPr: Democratized Implementation of Alphafold Protein Distance Prediction Network” (英語). bioRxiv: 830273. doi:10.1101/830273. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/830273v1.
2020年11月、改良版のAlphaFold 2がCASP14で優勝した。全体的に、AlphaFold 2は97のターゲットのうち88のターゲットに対して最高の予測を行った。
コンテスト推奨のグローバル距離テスト(GDT)で、このプログラムの精度は、中央値92.4 (100点満点中) を達成した。これは、予測の半数以上で、原子がだいたい正しい位置にあることで92.4%以上のスコアを得たことを意味し、X線結晶構造解析のような実験技術に匹敵する精度であると報告されている。2018年のAlphaFold 1では、すべての予測のうち2つでしかこのレベルの精度に達していなかった。2020年のコンペティションでは、予測の88%が80以上のGDT-TSスコアを獲得した。最も難しいと分類されたターゲットのグループで、AlphaFold 2はスコア中央値87を達成した。
タンパク質主鎖におけるα炭素原子の配置の二乗平均平方根偏差(英語版)(RMS-D) で測定したところ、最悪優先外れ値(英語: worst-fitted outliers)の性能に支配される傾向があり、AlphaFold 2の予測の88%で、重なり合ったα炭素原子のセットのRMS偏差は4Å未満であった。予測の76%は3Åよりも優れており、46%は2Å以上のα炭素原子のRMS精度を示し、重なり合ったα炭素原子のセットのRMS偏差の中央値は2.