AlphaFold2というAIによる高精度のタンパク質の立体構造予測プログラムが公開されて一年になります。ヒトやマウス、ショウジョウバエ、線虫その他のモデル生物の予測立体構造が35000余り一斉に公開されて世界に衝撃を与えました。一昨日（7月28日付発表）さらなる衝撃のニュースがとびこんできました。
‘New era in digital biology’: AI reveals structures of nearly all known proteins
https://www.science.org/content/article/new-era-digital-biology-ai-reveals-structures-nearly-all-known-proteins
AlphaFold reveals the structure of the protein universe
https://www.deepmind.com/blog/alphafold-reveals-the-structure-of-the-protein-universe
こちらにはこんなことが書いてありました。
Today’s update means that most pages on the main protein database UniProt will come with a predicted structure. All 200+ million structures will also be available for bulk download via Google Cloud Public Datasets, making AlphaFold even more accessible to scientists around the world.
既知のほぼすべてのタンパク質(バクテリアからヒト、植物などを含む）2億種類以上の立体構造予測結果がデータベース公開されたのです。たとえばこちらから検索できて、pdbファイルなどもダウンロードできます。
https://www.alphafold.ebi.ac.uk/
構造予測の結果を、すべてダウンロードすることもできるようになっています。
https://alphafold.ebi.ac.uk/download
タンパク質のデータベースである
UniProt https://www.uniprot.org/
のほぼすべての項目にAlphafold2による立体構造予測が載せられています。立体構造がわかれば、その構造予測ファイルを利用して、Dali http://ekhidna2.biocenter.helsinki.fi/dali/や、Foldseek https://search.foldseek.com/searchといったプログラムを用いて、似た立体構造をもっている他のタンパク質を検索することができます。やりかたは明日簡単に紹介します。
AlphaFold2を用いた成果も続々と発表されていて、たとえば1000個ほどのタンパク質からなるヌクレオポア複合体(核膜孔複合体）の立体構造の決定に大きく貢献したそうです。https://unfolded.deepmind.com/
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abm9506