{"id":37376,"date":"2022-09-01T08:08:00","date_gmt":"2022-09-01T13:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/predicciones-de-la-mayoria-de-las-estructuras-de-proteinas-humanas-disponibles-gratuitamente\/"},"modified":"2022-09-01T08:08:00","modified_gmt":"2022-09-01T13:08:00","slug":"predicciones-de-la-mayoria-de-las-estructuras-de-proteinas-humanas-disponibles-gratuitamente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/predicciones-de-la-mayoria-de-las-estructuras-de-proteinas-humanas-disponibles-gratuitamente\/","title":{"rendered":"Predicciones de la mayor\u00eda de las estructuras de prote\u00ednas humanas disponibles gratuitamente"},"content":{"rendered":"

ARRIBA: Q8W3K0, incluida en la base de datos de DeepMind como una posible prote\u00edna de resistencia a enfermedades de las plantas de Arabidopsis thaliana <\/em>DEEPMIND<\/p>\n

Actualizaci\u00f3n (29 de julio de 2022): Nature informa que AlphaFold ahora ha predicho la estructura de m\u00e1s de 200 millones de prote\u00ednas que abarcan 1 mill\u00f3n de especies, casi todas las prote\u00ednas conocidas. Estas estructuras pronto estar\u00e1n disponibles gratuitamente en l\u00ednea a trav\u00e9s de la base de datos de DeepMinds.<\/p>\n

Una comprensi\u00f3n s\u00f3lida de la estructura de una prote\u00edna puede brindar informaci\u00f3n crucial sobre el mecanismo de ciertos procesos biol\u00f3gicos o proporcionar un punto de partida para desarrollar un nuevo f\u00e1rmaco. AlphaFold, un programa de la empresa de inteligencia artificial DeepMind, con sede en el Reino Unido, ha logrado avances significativos en la reducci\u00f3n del tiempo necesario para predecir la estructura de una prote\u00edna de meses a minutos con una precisi\u00f3n sin igual. Ahora, un art\u00edculo publicado el 22 de julio en Nature<\/em> informa que una colaboraci\u00f3n entre AlphaFold y el Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular (EMBL) ha creado una base de datos disponible p\u00fablicamente que contiene m\u00e1s de 350\u00a0000 estructuras de prote\u00ednas.<\/p>\n

Esta comprensi\u00f3n significa que podemos estar mejor equipados para desentra\u00f1ar los mecanismos moleculares de la vida y acelerar nuestras actividades para proteger y tratar la salud humana, as\u00ed como la salud de nuestro planeta, y hacer que esta herramienta sea de acceso abierto acelerar\u00e1 el poder del descubrimiento de la investigaci\u00f3n. e innovaci\u00f3n para cient\u00edficos de todo el mundo, dice Edith Heard, directora general de EMBL, a The Guardian<\/em>.<\/p>\n

El proteoma humano, es decir, todas las prote\u00ednas codificadas por el ADN humano, se encuentra aproximadamente a 20.000 prote\u00ednas. El an\u00e1lisis de laboratorio ha confirmado las estructuras de solo aproximadamente el 17 por ciento de esas mol\u00e9culas. Antes de la llegada de las redes neuronales y los procesadores inform\u00e1ticos modernos, las predicciones computacionales de las estructuras requer\u00edan mucho tiempo y, a menudo, eran inexactas. DeepMind informa que la nueva base de datos incluye estructuras para el 98,5 por ciento del proteoma humano con confianza o un alto grado de confianza para la precisi\u00f3n. Las prote\u00ednas de 20 organismos modelo, incluidos Caenorhabditis elegans<\/em> y Drosophila melanogaster<\/em>, tambi\u00e9n se incluyen en la base de datos, lo que eleva el total a 350\u00a0000 estructuras.<\/p>\n

&nbsp ;Ver DeepMind AI acelera el tiempo para determinar las estructuras de las prote\u00ednas<\/h3>\n

En diciembre pasado, AlphaFold gan\u00f3 el concurso bienal Evaluaci\u00f3n cr\u00edtica de la predicci\u00f3n de la estructura de prote\u00ednas (CASP), convirti\u00e9ndose en el primer programa en superar el 90 por ciento de precisi\u00f3n. Ya ha sido una bendici\u00f3n para algunos cient\u00edficos que han utilizado AlphaFold en su investigaci\u00f3n.<\/p>\n

Es solo la velocidad, el hecho de que nos tomaba seis meses por estructura y ahora toma un par de minutos. Realmente no podr\u00edamos haber predicho que eso suceder\u00eda tan r\u00e1pido, dice el bi\u00f3logo estructural John McGeehan de la Universidad de Portsmouth a la BBC<\/em>. Cuando enviamos por primera vez nuestras siete secuencias al equipo de DeepMind, dos de ellas ya ten\u00edan las estructuras experimentales. Entonces pudimos probarlos cuando regresaron. Para ser honesto, fue uno de esos momentos en los que se me erizaron los pelos de la nuca porque las estructuras [AlphaFold] producidas eran id\u00e9nticas.<\/p>\n

DeepMind afirma que podr\u00e1 ampliar la base de datos de 350\u00a0000 estructuras a 130 millones para fines de este a\u00f1o.<\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 de explorar las prote\u00ednas existentes, informa Nature<\/em>, el acceso a este tesoro tambi\u00e9n podr\u00eda facilitar el desarrollo de prote\u00ednas sint\u00e9ticas, ya que podr\u00eda ser m\u00e1s confiable predijo c\u00f3mo interactuar\u00e1n con otras prote\u00ednas.<\/p>\n

AlphaFold no es el \u00fanico programa de plegamiento de prote\u00ednas que existe. Por ejemplo, RoseTTAFold, que se inspir\u00f3 en AlphaFold, se basa en esa tecnolog\u00eda para calcular la informaci\u00f3n de diferentes maneras. Se lanz\u00f3 al p\u00fablico la semana pasada y sus creadores dicen que esperan que se beneficie de la nueva base de datos.<\/p>\n

Es fant\u00e1stico que hayan puesto esto a disposici\u00f3n, dice David Baker, uno de los arquitectos de RoseTTAFold. Ciencia<\/em>. Realmente aumentar\u00e1 el ritmo de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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