AlphaFold3, जिसे AF3 के नाम से जाना जाता है, DeepMind टीम का नवीनतम प्रयास है जो प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी के क्षेत्र में है। यह न केवल एकल प्रोटीन अनुक्रम की संरचना की भविष्यवाणी कर सकता है, बल्कि प्रोटीन परिसर, न्यूक्लिक एसिड या छोटे अणुओं की संरचना की भी भविष्यवाणी कर सकता है। यह ऐसा है जैसे आप AF3 को एक प्रोटीन का "रेसिपी" देते हैं, और यह उस प्रोटीन की तीन-आयामी संरचना "बेक" कर सकता है।
AF3 की संरचना जटिल और सूक्ष्म है, लेकिन चिंता न करें, एक चित्र आपकी सोच को स्पष्ट करने में मदद कर सकता है। पूरे मॉडल को तीन मुख्य भागों में विभाजित किया जा सकता है:
इनपुट तैयारी: प्रोटीन अनुक्रम को संख्यात्मक टेन्सर में परिवर्तित करना और समान संरचना वाले अणुओं को खोज निकालना।
प्रस्तुति अध्ययन: विभिन्न ध्यान तंत्र का उपयोग करके इन प्रस्तुतियों को अपडेट करना।
संरचना भविष्यवाणी: प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी के लिए शर्तीय फैलाव मॉडल का उपयोग करना।
हर कदम एक बारीक चित्र बनाने के समान है, AF3 कई परतों के माध्यम से अंततः प्रोटीन की तीन-आयामी संरचना प्रस्तुत करता है।
AF3 की दुनिया में, हर अणु की अपनी "भाषा" होती है। चाहे वह प्रोटीन हो, DNA, RNA या छोटे अणु, AF3 उन्हें संख्यात्मक टेन्सर की एक श्रृंखला में परिवर्तित कर सकता है। यह जैसे हर अणु को एक अनोखा "पहचान पत्र" देना है, जिससे AF3 उन्हें पहचान और संसाधित कर सके।
AF3 में प्रस्तुति अध्ययन भाग, एक ध्यानपूर्वक तैयार की गई नृत्य की तरह है। ध्यान तंत्र के माध्यम से, AF3 मॉडल की "दृष्टि" को अणुओं के विभिन्न भागों के बीच घूमने की अनुमति देता है, और उनके बीच के संबंधों को पकड़ता है। इसमें न केवल अणु के भीतर के अंतःक्रियाएं शामिल हैं, बल्कि अणुओं के बीच के अंतःक्रियाएं भी शामिल हैं।
AF3 के संरचना भविष्यवाणी भाग में, शर्तीय फैलाव मॉडल एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह एक श्रृंखला के यादृच्छिक शोर से शुरू होता है, धीरे-धीरे "शोर हटाता है", और अंततः प्रोटीन की वास्तविक संरचना को पुनर्स्थापित करता है। यह प्रक्रिया एक धुंध से धीरे-धीरे छिपे हुए सत्य को प्रकट करने के समान है।
AF3 का प्रशिक्षण विभिन्न हानि कार्यों और आत्मविश्वास हेड्स को शामिल करता है, जो मिलकर AF3 को संरचना की अधिक सटीक भविष्यवाणी करने और अपनी भविष्यवाणी की विश्वसनीयता का आकलन करने में मदद करते हैं। यह AF3 को एक दर्पण प्रदान करने के समान है, जिससे वह आत्म-प्रतिबिंबित और सुधार कर सके।
संदर्भ सामग्री: https://elanapearl.github.io/blog/2024/the-illustrated-alphafold/
