蛋白質結構預測 (AlphaFold2實作) 與大規模比對搜索
簡介: 自2014年Google-DeepMind開發人工智慧圍棋系統AlphaGo挑戰人類棋王屢創佳績以來,人工智慧發展一日千里。AlphaGo於2017年在國際個人賽及團體賽皆完勝人類棋王後,將其人工智慧技術投入蛋白質結構預測演算法之開發,並於2018年在國際蛋白質結構預測雙年賽CASP中,以準確率遠勝全球所有結構預測方法之姿,發布了AlphaFold演算法。兩年後,2020 CASP比賽中,第二代演算法AlphaFold2甚至創下了蛋白質預測準確度指標GDT 87%的超高分。由於過去人們認為蛋白質結構預測之準確度極限大約是88%,AlphaFold2的高準確率,讓全球科學界驚嘆:人類50年來的蛋白質結構預測夢想,似乎已然實現! 雖然AlphaFold2仍有不少缺點,但在多數應用情境中已能滿足絕大部分需求,因此該演算法一經發布,許多蛋白質工程、蛋白質藥物設計、蛋白質功能鑑定、環境基因體學等領域,都因為它而大幅加速進展。可以說,在可見的未來幾年,會不會使用AlphaFold2蛋白質結構預測系統,將是鑑別生物科技領域人才能力水平的一個重要指標。 發表AlphaFold2之後,Google-DeepMind在蛋白質生物科技領域繼續挺進,著手將人類所有已知的蛋白質胺基酸序列之結構預測出來。至今,他們已預測出超過兩億筆結構,將人類手上擁有的蛋白質結構資料量提升了一千多倍。如此龐大資料,如何分析、比對、搜索,成了大問題。本課程講師羅惟正老師曾在國立清華大學呂平江教授指導下,開發出全球效率最頂尖的蛋白質結構比對搜索演算法SARST (Structural similarity search Aided by Ramachandran Sequential Transformation),相當符合當前蛋白質結構大數據分析之時代需求。 本課程將講授蛋白質結構預測及大規模結構比對搜索,以AlphaFold2及SARST為靈魂,貫串五小時中各子主題。分列如下: 1. 蛋白質結構資料庫簡介 我們在歷次蛋白質結構課程問卷調查中發現,有許多學員對AlphaFold2蛋白質結構預測的實作練習極感興趣,相信本次課程可以讓大家對AlphaFold2簡單上手、結構預測順手應用,歡迎踴躍報名參加。
課程資訊:
議程: 2024年3月19日(星期二)主題:蛋白質結構預測 (AlphaFold2實作) 與大規模比對搜索
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