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Como interpretar os resultados do AlphaFold? | lDDT e o gráfico de cobertura da sequência
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📌 O AlphaFold é o método do estado da arte para modelagem de estruturas de proteínas. Ele é baseado em redes neurais profundas e utiliza, como entrada, dados de sequências proteicas, de alinhamentos múltiplos de sequências e de estruturas resolvidas experimentalmente.
É um método bastante acessível para uso da comunidade científica. Especialmente porque existe uma interface de terceiros, o ColabFold, que permite executar por detrás o AlphaFold2 e o AlphaFold2-multimer (sua versão para modelagem de complexos proteicos) através de um GoogleColab Notebook. Basta passar como entrada a sequência a ser modelada e o sistema faz a busca por sequências e estruturas homólogas e gera o modelo final. O sistema gera também inúmeras análises que permitem ao usuário entender a qualidade e os possíveis usos do modelo teórico construído.
O problema é que as análises trazidas pelo AlphaFold tem gerado dúvidas. Neste vídeo, vamos esclarecer estas análises.
Por favor, deixem sugestões de outros conteúdos de interesse de vocês.
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#bioinformática #ia #aprendizadodemaquina #alphafold
É um método bastante acessível para uso da comunidade científica. Especialmente porque existe uma interface de terceiros, o ColabFold, que permite executar por detrás o AlphaFold2 e o AlphaFold2-multimer (sua versão para modelagem de complexos proteicos) através de um GoogleColab Notebook. Basta passar como entrada a sequência a ser modelada e o sistema faz a busca por sequências e estruturas homólogas e gera o modelo final. O sistema gera também inúmeras análises que permitem ao usuário entender a qualidade e os possíveis usos do modelo teórico construído.
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