Botanik Jiří Sádlo: Medvědí česnek si vymysleli Vídeňáci, aby zvýšili zájem o zahradní restaurace
Jiří Sádlo přírodovědec a biolog, věnující se mmj. fytocenologii (geobotanice)
Knihy - Jiří Sádlo
RNDr. Jiří Sádlo, CSc.
Jiří Sádlo se zabývá vývojem krajiny v posledních 12 000 letech i její současnou proměnou
Botanický ústav AV ČR, v. v. i.
Jiří Sádlo se zabývá vývojem krajiny v posledních 12 000 letech i její současnou proměnou
Botanický ústav AV ČR, v. v. i.
Pro zajímavost co uměla LLM v roce 2022 v oblasti biologie:
AlphaFold DB zpřístupnil přes 200 milionů výpočetně predikovaných 3D struktur proteinů a pokryl téměř celý UniProt.
Nejde o náhradu experimentální strukturální biologie, ale o zásadní změnu výchozí situace: u milionů proteinů, pro které dříve nebyla dostupná prostorová informace, mají vědci okamžitě k dispozici pravděpodobný model, jehož spolehlivost mohou posoudit a dále ověřovat.
Prakticky to zrychluje tvorbu hypotéz, výběr experimentů a raný výzkum mechanismů nemocí i léčiv.
Za průlom v této oblasti byla v roce 2024 udělena Nobelova cena za chemii:
David Baker ji získal za výpočetní návrh proteinů, zatímco Demis Hassabis a John M. Jumper z Google DeepMind za predikci proteinových struktur, tedy hlavně za práci na AlphaFold / AlphaFold2
David Baker ji získal za výpočetní návrh proteinů, zatímco Demis Hassabis a John M. Jumper z Google DeepMind za predikci proteinových struktur, tedy hlavně za práci na AlphaFold / AlphaFold2
Jak šel čas:
AlphaFold2 uznán v CASP14 30. 11. 2020
Průlom v predikci proteinových struktur
Metoda AlphaFold publikována v Nature 15. 7. 2021
Publikace metody + open-source kód
Publikace metody + open-source kód
AlphaFold DB spuštěna 22. 7. 2021
cca 350 000 struktur, včetně lidského proteomu
Rozšíření AlphaFold DB 28. 7. 2022
přes 200 milionů predikovaných struktur
Google DeepMind a EMBL-EBI zpřístupnily 28. července 2022 přes 200 milionů predikovaných proteinových struktur.
Nešlo o jednorázové experimentální „určení“ struktur, ale o rozsáhlé výpočetní rozšíření AlphaFold DB: databáze spuštěná o rok dříve s přibližně 350 tisíci modely byla během jednoho roku rozšířena na 214,7 milionu predikcí, pokrývajících téměř celý UniProt.
Nešlo o jednorázové experimentální „určení“ struktur, ale o rozsáhlé výpočetní rozšíření AlphaFold DB: databáze spuštěná o rok dříve s přibližně 350 tisíci modely byla během jednoho roku rozšířena na 214,7 milionu predikcí, pokrývajících téměř celý UniProt.
při 0,5 roku na protein: cca 107 milionů člověko-let,
při 1 roku na protein: cca 215 milionů člověko-let,
Pokud bychom rozsah AlphaFold DB srovnali s tehdejším tempem experimentální strukturální biologie, odpovídalo by vytvoření více než 200 milionů struktur řádově tisícům až desítkám tisíc kalendářních let práce celého oboru.
V přepočtu na jednotlivé laboratorní projekty, kde určení jedné struktury často trvalo měsíce až roky, jde řádově o stovky milionů člověko-let. Toto srovnání je ale pouze orientační, protože AlphaFold poskytuje výpočetní predikce, nikoli experimentálně ověřené struktury.
V přepočtu na jednotlivé laboratorní projekty, kde určení jedné struktury často trvalo měsíce až roky, jde řádově o stovky milionů člověko-let. Toto srovnání je ale pouze orientační, protože AlphaFold poskytuje výpočetní predikce, nikoli experimentálně ověřené struktury.
květiny
příroda
příroda
biologie
botanika
botanika
