ပရိုတိန်းခေါက်ခြင်းသည် ဘဝ၏အကြီးကျယ်ဆုံးသော လျှို့ဝှက်ဆန်းကြယ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည့် ပရိုတင်းခေါက်ခြင်းကို ဖြေရန် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြု၍ ရနိုင်လျှင်ကော။ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဤကိစ္စကို ဆယ်စုနှစ်များစွာ လုပ်ဆောင်နေခဲ့သည်။
ယခုအခါ စက်များသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၊ ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ဇီဝနည်းပညာနှင့် အခြေခံဇီဝဖြစ်စဉ်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏အသိပညာကို အသုံးပြု၍ အံ့သြဖွယ်ကောင်းသော တိကျမှုဖြင့် ပရိုတင်းဖွဲ့စည်းပုံများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပါပြီ။
ခေတ်မီနည်းပညာသည် ဘဝ၏ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုနှင့် တိုက်ဆိုင်သွားသည့် ဆန်းကြယ်သော AI ပရိုတင်းခေါက်ခြင်း၏ ဆန်းကြယ်သောနယ်ပယ်သို့ စူးစမ်းလေ့လာခြင်းတွင် ကျွန်ုပ်နှင့်ပူးပေါင်းပါ။
ပရိုတင်းခေါက်ခြင်း၏ လျှို့ဝှက်ချက်ကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။
ပရိုတင်းဓာတ်များသည် အစာချေဖျက်ခြင်း သို့မဟုတ် အောက်ဆီဂျင်သယ်ယူပို့ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ခန္ဓာအတွင်းရှိ စက်ငယ်လေးများကဲ့သို့ အလုပ်လုပ်ပါသည်။ သော့နှင့်အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန်အတွက် သော့ကို မှန်ကန်စွာဖြတ်တောက်ထားရမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို ထိထိရောက်ရောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ၎င်းတို့အား မှန်ကန်စွာခေါက်ထားရမည်ဖြစ်သည်။ ပရိုတင်းကို ဖန်တီးပြီးတာနဲ့၊ အလွန်ရှုပ်ထွေးတဲ့ ခေါက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်ပါတယ်။
ပရိုတိန်းခေါက်ခြင်းဆိုသည်မှာ ပရိုတင်း၏လုပ်ဆောင်မှုကို ညွှန်ပြသည့် ပရိုတင်း၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများဖြစ်သည့် ရှည်လျားသောအမိုင်နိုအက်ဆစ်ကြိုးများကို ခေါက်လိုက်သည့်လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
တိကျသောပုံစံအဖြစ် သတ်မှတ်ရမည့် ရှည်လျားသောပုတီးစေ့တစ်ကြိုးကို ဆင်ခြင်ပါ။ ဒါက ပရိုတင်း ခေါက်တဲ့အခါ ဖြစ်ပေါ်လာတာပါ။ ပုတီးစေ့များနှင့်မတူဘဲ၊ အမိုင်နိုအက်ဆစ်များသည် ထူးခြားသောဝိသေသလက္ခဏာများ ရှိပြီး တစ်ခုနှင့်တစ်ခု နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် အပြန်အလှန် သက်ရောက်မှုရှိပြီး ပရိုတင်းခေါက်ခြင်းကို ရှုပ်ထွေးပြီး ထိလွယ်ရှလွယ်သော လုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖြစ်စေသည်။
ဤနေရာတွင် ပုံသည် လူသိများသော ခေါက်ထားသော ပရိုတင်းတစ်မျိုးဖြစ်သည့် လူသားဟေမိုဂလိုဘင်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။
ပရိုတင်းများသည် လျင်မြန်တိကျစွာ ခေါက်ရပါမည်၊ သို့မဟုတ်ပါက ၎င်းတို့သည် လွဲမှားပြီး ချို့ယွင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အယ်လ်ဇိုင်းမားနှင့် ပါကင်ဆန်ကဲ့သို့သော ရောဂါများကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။ အပူချိန်၊ ဖိအားနှင့် ဆဲလ်အတွင်းရှိ အခြားသော မော်လီကျူးများ ပါဝင်မှုသည် ခေါက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။
ဆယ်စုနှစ်များစွာကြာ သုတေသနပြုပြီးနောက်၊ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပရိုတင်းများ မည်ကဲ့သို့ ခေါက်သည်ကို အတိအကျ ရှာဖွေရန် ကြိုးစားဆဲဖြစ်သည်။
ကျေးဇူးတင်စွာဖြင့်၊ ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများသည် ကဏ္ဍတွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို တိုးတက်စေသည်။ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပရိုတင်းများ၏ဖွဲ့စည်းပုံကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ယခင်ကထက် ပိုမိုတိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ စက်သင်ယူမှု algorithms ဒေတာအမြောက်အမြားကို စစ်ဆေးရန်။
၎င်းသည် ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပြောင်းလဲရန်နှင့် နာမကျန်းမှုဆိုင်ရာ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်လီကျူးအသိပညာကို တိုးမြှင့်ရန် အလားအလာရှိသည်။
စက်တွေက ပိုကောင်းအောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသလား။
သမားရိုးကျ ပရိုတင်းခေါက်နည်းများ ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။
သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပရိုတင်းခေါက်ခြင်းကို ဆယ်စုနှစ်များကြာအောင် ကြိုးပမ်းနေသော်လည်း လုပ်ငန်းစဉ်၏ ရှုပ်ထွေးမှုကြောင့် ၎င်းကို စိန်ခေါ်သည့်ဘာသာရပ်ဖြစ်လာစေသည်။
သမားရိုးကျ ပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းပုံ ခန့်မှန်းခြင်းချဉ်းကပ်နည်းများသည် စမ်းသပ်နည်းများနှင့် ကွန်ပြူတာမော်ဒယ်လ်ကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုသော်လည်း ယင်းနည်းလမ်းအားလုံးတွင် အားနည်းချက်များရှိသည်။
X-ray crystallography နှင့် nuclear magnetic resonance (NMR) ကဲ့သို့သော စမ်းသပ်နည်းပညာများသည် အချိန်ကုန်ပြီး ငွေကုန်ကြေးကျများသည်။ ထို့အပြင်၊ တစ်ခါတစ်ရံတွင် ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များသည် မှားယွင်းသော ခန့်မှန်းချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည့် ရိုးရှင်းသော ယူဆချက်များအပေါ် အားကိုးကြသည်။
AI သည် ဤအခက်အခဲများကို ကျော်လွှားနိုင်သည်။
ကံကောင်းတာက, ဉာဏ်ရည်တု ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်သော ပရိုတင်းဖွဲ့စည်းပုံခန့်မှန်းမှုအတွက် လတ်ဆတ်သောကတိကိုပေးပါသည်။ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ကြီးမားသော ဒေတာပမာဏများကို ဆန်းစစ်နိုင်သည်။ နောက်ပြီး လူတွေ လွမ်းဆွတ်ရမယ့် ပုံစံတွေကို ဖော်ထုတ်ကြတယ်။
၎င်းသည် ပရိုတင်းဖွဲ့စည်းပုံအား အတိအကျမယှဉ်နိုင်သော တိကျမှုဖြင့် ခန့်မှန်းနိုင်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကိရိယာများနှင့် ပလပ်ဖောင်းအသစ်များ ဖန်တီးမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။
ပရိုတင်းဖွဲ့စည်းပုံခန့်မှန်းမှုအတွက် အလားအလာအကောင်းဆုံး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်
Google မှ ဖန်တီးထားသော AlphaFold စနစ် DeepMind အသင်းသည် ဤနယ်ပယ်တွင် အလားအလာအရှိဆုံး တိုးတက်မှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ကြီးမားသောတိုးတက်မှုရရှိခဲ့သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု algorithms ၎င်းတို့၏ အမိုင်နိုအက်ဆစ် အစီအစဉ်များကို အခြေခံ၍ ပရိုတင်းများ၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ခန့်မှန်းရန်။
အာရုံကြောကွန်ရက်များ၊ ပံ့ပိုးပေးသည့် vector စက်များနှင့် ကျပန်းသစ်တောများသည် ပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းပုံကို ခန့်မှန်းရန် ကတိကိုပြသသည့် နောက်ထပ်စက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းများထဲမှဖြစ်သည်။
ဤ algorithms များသည် အလွန်ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများမှ သင်ယူနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် ၎င်းတို့သည် မတူညီသော အမိုင်နိုအက်ဆစ်များကြား ဆက်စပ်မှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ဒါဆို ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ ကြည့်ရအောင်။
ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများနှင့် ပထမ AlphaFold မျိုးဆက်
၏အောင်မြင်မှုကို မေြလိပ်စာ ပူးတွဲဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်၏ အယူအဆအရ ပရိုတင်းတစ်ခုရှိ အမိုင်နိုအက်ဆစ်နှစ်ခုသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အပြန်အလှန် အကျိုးသက်ရောက်ပါက ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာချိတ်ဆက်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန် အတူတကွ ဖွံ့ဖြိုးလာမည်ဟု ဖော်ပြထားသည်။
သုတေသီများသည် 3D ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံတွင် မည်သည့်အမိုင်နိုအက်ဆစ်အတွဲများကို ထိတွေ့နိုင်ဖွယ်ရှိကြောင်း သုတေသီများသည် ဆင်တူပရိုတင်းများစွာ၏ အမိုင်နိုအက်ဆစ်အစီအစဉ်များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ရှာဖွေနိုင်သည်။
ဤဒေတာသည် AlphaFold ၏ ပထမအကြိမ်ထပ်လုပ်ခြင်းအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အမိုင်နိုအက်ဆစ်အတွဲများကြားရှိ အရှည်နှင့် ၎င်းတို့ကိုချိတ်ဆက်ပေးသည့် peptide နှောင်ကြိုးများ၏ထောင့်များကို ခန့်မှန်းပေးသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းပုံအစီအစဥ်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် ကြိုတင်ချဉ်းကပ်မှုအားလုံးကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသော်လည်း၊ တိကျသေချာမှုမရှိဘဲ ပရိုတင်းများအတွက် ကန့်သတ်ထားဆဲဖြစ်သည်။
AlphaFold 2- အလွန်ထူးခြားသော နည်းစနစ်အသစ်
AlphaFold2 သည် ပရိုတိန်း၏ 3D ဖွဲ့စည်းပုံကို ခန့်မှန်းရန် ပရိုတင်း၏ အမိုင်နိုအက်ဆစ်အစီအစဉ်ကို အသုံးပြုသည့် DeepMind မှ ဖန်တီးထားသည့် ကွန်ပျူတာဆော့ဖ်ဝဲတစ်ခုဖြစ်သည်။
ပရိုတင်း၏ဖွဲ့စည်းပုံသည် ၎င်းလုပ်ဆောင်ပုံကို အဆုံးအဖြတ်ပေးပြီး ၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်ကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် သိပ္ပံပညာရှင်များအား ပရိုတင်းကိုပစ်မှတ်ထားသည့် ဆေးဝါးများတီထွင်ရန် ကူညီပေးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
AlphaFold2 အာရုံကြောကွန်ရက်သည် ပရိုတိန်း၏ အမိုင်နိုအက်ဆစ်အစီအစဉ်ကို ထည့်သွင်းသကဲ့သို့ ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုရှိ အခြား sequences များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပုံအကြောင်း အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို လက်ခံရရှိသည် (၎င်းကို " sequence alignment" ဟုခေါ်သည်)။
အာရုံကြောကွန်ရက်သည် ဤထည့်သွင်းမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပရိုတင်း၏ 3D ဖွဲ့စည်းပုံအကြောင်း ခန့်မှန်းချက်တစ်ခု ပြုလုပ်သည်။
AlphaFold2 မှလွဲ၍ မည်သည့်အရာက သတ်မှတ်သနည်း။
အခြားချဉ်းကပ်နည်းများနှင့်မတူဘဲ AlphaFold2 သည် အမိုင်နိုအက်ဆစ်အတွဲများ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့ကိုချိတ်ဆက်ထားသောနှောင်ကြိုးများကြားထောင့်များကို ပိုင်းခြားခြင်းထက် ပရိုတင်း၏အစစ်အမှန် 3D ဖွဲ့စည်းပုံကို ခန့်မှန်းပေးပါသည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်ဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခုလုံးကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ကြိုတင်မျှော်လင့်နိုင်စေရန်အတွက်၊ ဖွဲ့စည်းပုံကို အဆုံးမှအဆုံးအထိ ကုဒ်လုပ်ထားသည်။
AlphaFold2 ၏ နောက်ထပ်သော့ချက်လက္ခဏာမှာ ၎င်းသည် ၎င်း၏ခန့်မှန်းချက်တွင် ၎င်းအား မည်မျှယုံကြည်ကြောင်း ခန့်မှန်းချက်ပေးထားသည်။ ၎င်းကို အနီရောင်သည် ယုံကြည်မှုမြင့်မားခြင်းနှင့် အပြာရောင်ကို ကိုယ်စားပြုသည့် မျှော်မှန်းထားသောဖွဲ့စည်းပုံအပေါ် ရောင်စုံကုဒ်တစ်ခုအနေဖြင့် ဖော်ပြထားပါသည်။
ခန့်မှန်းချက်၏တည်ငြိမ်မှုနှင့် ပတ်သက်၍ သိပ္ပံပညာရှင်များအား အသိပေးထားသောကြောင့် ၎င်းသည် အသုံးဝင်သည်။
Sequence အများအပြား၏ ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းပုံကို ခန့်မှန်းခြင်း။
Alphafold Multimer ဟုလူသိများသော Alphafold2 ၏နောက်ဆုံးချဲ့ထွင်မှုသည် sequence အများအပြား၏ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းပုံကိုခန့်မှန်းသည်။ ယခင်နည်းပညာများထက် များစွာသာလွန်ကောင်းမွန်သော်လည်း ၎င်းသည် မြင့်မားသော အမှားအယွင်းနှုန်းများ ရှိနေသေးသည်။ ပရိုတင်းဓာတ်ပေါင်း 25 ၏ 4500% ကို အောင်မြင်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်ခဲ့သည်။
ထိတွေ့ဖွဲ့စည်းခြင်း၏ ကြမ်းတမ်းသောဒေသများ၏ 70% ကို မှန်ကန်စွာ ခန့်မှန်းခဲ့ကြသော်လည်း ပရိုတင်းနှစ်ခု၏ နှိုင်းရတိမ်းညွှတ်မှုမှာ မမှန်ပါ။ အလယ်အလတ်တန်းညှိမှုအတိမ်အနက်သည် အကြမ်းဖျင်း အတွဲ 30 ထက်နည်းသောအခါ၊ Alphafold multimer ခန့်မှန်းချက်များ၏တိကျမှုသည် သိသိသာသာကျဆင်းသွားပါသည်။
Alphafold Predictions ကိုအသုံးပြုနည်း
AlphaFold မှ ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်များကို တူညီသော ဖိုင်ဖော်မတ်များဖြင့် ကမ်းလှမ်းထားပြီး စမ်းသပ်တည်ဆောက်ပုံများကဲ့သို့ တူညီသောနည်းလမ်းများဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ နားလည်မှုလွဲမှားခြင်းကို ကာကွယ်ရန်အတွက် မော်ဒယ်နှင့် ကမ်းလှမ်းထားသော တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။
အထူးသဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံများအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်
အမည်မသိ ligand
အချို့သောစိန်ခေါ်မှုများ
ခန့်မှန်းထားသော ဖွဲ့စည်းပုံများကို အသုံးပြုရာတွင် အဓိကပြဿနာမှာ ဒိုင်းနမစ်များ၊ ligand ရွေးချယ်နိုင်မှု၊ ထိန်းချုပ်မှု၊ ခွဲဝေမှု၊ ဘာသာပြန်ပြီးနောက် ပြောင်းလဲမှုများနှင့် ပရိုတိန်းနှင့် ဇီဝရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ရယူနိုင်ခြင်းမရှိဘဲ ပေါင်းစပ်ခြင်း၏ kinetics တို့ကို နားလည်ခြင်းဖြစ်သည်။
စက်သင်ယူမှု နှင့် ရူပဗေဒအခြေခံ မော်လီကျူးဒိုင်းနမစ် သုတေသနကို ဤပြဿနာကို ကျော်လွှားရန် အသုံးချနိုင်သည်။
ဤစုံစမ်းစစ်ဆေးမှုများသည် အထူးပြုပြီး ထိရောက်သောကွန်ပြူတာဗိသုကာလက်ရာများမှ အကျိုးကျေးဇူးများရရှိနိုင်ပါသည်။ AlphaFold သည် ပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းပုံများကို ခန့်မှန်းရာတွင် ကြီးမားသောတိုးတက်မှုများကို ရရှိခဲ့သော်လည်း ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒနယ်ပယ်တွင် သင်ယူစရာများစွာကျန်ရှိနေသေးပြီး AlphaFold ခန့်မှန်းချက်များသည် အနာဂတ်လေ့လာမှုအတွက် အစပျိုးခြင်းသာဖြစ်သည်။
အခြားထူးခြားသောကိရိယာများကား အဘယ်နည်း။
RoseTTAFold
University of Washington မှ သုတေသီများ ဖန်တီးထားသော RoseTTAFold သည်လည်း ပရိုတင်းဖွဲ့စည်းပုံများကို ခန့်မှန်းရန် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု algorithms များကို အသုံးပြုထားပြီး၊ သို့သော် ခန့်မှန်းထားသော တည်ဆောက်ပုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် "torsion angle dynamics simulations" ဟုခေါ်သော ဆန်းသစ်သောချဉ်းကပ်မှုကိုလည်း ပေါင်းစပ်ထားသည်။
ဤနည်းလမ်းသည် အားတက်ဖွယ်ရလဒ်များ ထွက်ပေါ်လာပြီး လက်ရှိ AI ပရိုတင်းခေါက်ကိရိယာများ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွှားရာတွင် အသုံးဝင်နိုင်ပါသည်။
trRosetta
အခြားကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည့် trRosetta သည် ပရိုတင်းခေါက်ခြင်းကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည်။ အာရုံကြောကွန်ယက်ကို သန်းပေါင်းများစွာသော ပရိုတင်းအစီအစဥ်များနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့သည်။
ပစ်မှတ်ပရိုတိန်းကို နှိုင်းယှဥ်ထားသောဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုတိကျသောခန့်မှန်းချက်များကိုဖန်တီးရန် "ပုံစံပလိတ်-အခြေခံမော်ဒယ်လ်" နည်းစနစ်ကိုလည်း အသုံးပြုထားသည်။
trRosetta သည် သေးငယ်သော ပရိုတင်းများနှင့် ပရိုတိန်းရှုပ်ထွေးမှုများ၏ ဖွဲ့စည်းပုံများကို ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းရှိကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV သည် ပရိုတိန်းအဆက်အသွယ်မြေပုံများကို ခန့်မှန်းရာတွင် အဓိကထားလုပ်ဆောင်သည့် အခြားကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယင်းတို့ကို ပရိုတင်းခေါက်ခြင်းကို ခန့်မှန်းရန် လမ်းညွှန်ချက်အဖြစ် အသုံးပြုသည်။ အသုံးပြုသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု ပရိုတင်းတစ်ခုအတွင်း အကြွင်းအကျန် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရန် ချဉ်းကပ်မှုများ။
ယင်းတို့ကို နောက်ပိုင်းတွင် အလုံးစုံ အဆက်အသွယ်မြေပုံကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုသည်။ DeepMetaPSICOV သည် ယခင်နည်းလမ်းများ မအောင်မြင်သော်လည်း ပရိုတိန်းတည်ဆောက်ပုံများကို တိကျမှန်ကန်စွာဖြင့် ခန့်မှန်းရာတွင် အလားအလာကို ပြသထားသည်။
အနာဂတ်မည်သို့ရှိသနည်း
AI ပရိုတင်းခေါက်ခြင်း၏အနာဂတ်သည်တောက်ပသည်။ အထူးသဖြင့် AlphaFold2 သည် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအခြေခံသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ မကြာသေးမီက ပရိုတင်းဖွဲ့စည်းပုံများကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ခန့်မှန်းရာတွင် တိုးတက်မှုများစွာ ရရှိခဲ့သည်။
ဤတွေ့ရှိချက်သည် သိပ္ပံပညာရှင်များအား ကုသရေးပစ်မှတ်များဖြစ်သည့် ပရိုတင်းများ၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်နိုင်စေခြင်းဖြင့် ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည့် အလားအလာရှိသည်။
မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ၊ ပရိုတိန်းရှုပ်ထွေးမှုများကို ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် မျှော်လင့်ထားသောဖွဲ့စည်းပုံများ၏ တကယ့်လုပ်ငန်းဆောင်တာအခြေအနေများကို ရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော ပြဿနာများ ကျန်ရှိနေပါသည်။ ဤပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် AI ပရိုတိန်းခေါက်ခြင်းဆိုင်ရာ algorithms များ၏တိကျမှုနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကိုတိုးမြှင့်ရန်အတွက်သုတေသနပိုမိုလိုအပ်သည်။
သို့သော်၊ ဤနည်းပညာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများမှာ ကြီးမားပြီး ပိုမိုထိရောက်ပြီး တိကျသောဆေးဝါးများ ထုတ်လုပ်နိုင်စေရန် အလားအလာရှိပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave