タンパク質の立体構造を予測するAlphaFold 3については以前ふれました。以前紹介したように、その論文が雑誌Natureに掲載されましたが、
Abramson, J., Adler, J., Dunger, J. et al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3. Nature 630, 493–500 (2024).
https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w
予測の手法の詳細が公開されず、追試できないためそのような非公開のアルゴリズムを使った論文を科学界はうけいれるべきでないという議論も沸騰していました。
今日はこのAlphaFold3の論文を二か月ほど勉強したというYouTuberの物理学者の動画を紹介します。
Deep dive into the AlphaFold 3 algorithm
https://youtu.be/Or3iq4_9-wA?si=tWxlu1mcrl6-NVS7
あるいはもう少し短い動画二本からみるとよいと書いてありました。
How AlphaFold solves protein folding（これはAlphaFold2の論文の解説です）
https://youtu.be/3gSy_yN9YBo?si=6gmd5dxOVQ2aAwYi
What’s changed in AlphaFold 3?
https://youtu.be/CYncNBMPLLk?si=y7X4a-RlOIyD-F2_
彼女は量子コンピュータの専門家でケンブリッジ大学でクリフォードサーキットに関する論文などを書いている人です。タンパク質の立体構造を高精度で予測するのに成功したAIの科学への応用の成功例に興味をもって勉強してみたとのことです。
以前紹介した日本語の解説記事とあわせて勉強するとわかりやすいと思います。
AlphaFold3の日本語解説記事や、PubMed SearcherというPubMedの網羅的検索用GPTの作り方の記事が公開されています！