Coppolaro, Cosimo
(2024)
AlphaFold: tool che ha rivoluzionato
la Biologia Strutturale e ci avvicina alla
soluzione del Protein Folding Problem.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Informatica [L-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract
Il primo capitolo tratta delle proteine, del protein folding problem, dei metodi di
predizione delle strutture proteiche e fornisce un accenno riguardo alcuni importanti database proteici.
Il secondo capitolo introduce alla teoria del Machine Learning ed alla sua applicazione
nell’ambito della predizione di strutture proteiche. Viene anche ripercorsa
l’evoluzione che hanno avuto le principali tecniche informatiche nello studio delle
proteine, con particolare attenzione all’applicazione dell’elaborazione del linguaggio
naturale (NLP) e delle Reti Neurali alle sequenze proteiche.
Il terzo capitolo `e strettamente legato ad AlphaFold. Inizialmente sono analizzati
i risultati ottenuti da quest’ultimo nelle edizioni 13 e 14 del CASP, che `e
una competizione mondiale di predizione di strutture proteiche svolta biennalmente.
Successivamente vengono confrontate le versioni di AlphaFold presentate nel
2018 e 2020, analizzandone le differenze principali. La parte centrale del capitolo
riguarda il funzionamento di AlphaFold, sono infatti trattate le principali caratteristiche
computazionali e viene analizzata l’architettura software, con particolare
attenzione alle componenti pi`u importanti quali l’Evoformer e lo Structure Module.
Una sezione di questo capitolo tratta di AlphaFold Protein Structure Database, pubblicato
da DeepMind nel 2021 e contenente oltre 200 milioni di strutture proteiche
predette tramite AlphaFold. Infine viene fornita un’overview di quelle che sono le
possibili applicazioni di quest’ultimo in campo biologico e medico.
Abstract
Il primo capitolo tratta delle proteine, del protein folding problem, dei metodi di
predizione delle strutture proteiche e fornisce un accenno riguardo alcuni importanti database proteici.
Il secondo capitolo introduce alla teoria del Machine Learning ed alla sua applicazione
nell’ambito della predizione di strutture proteiche. Viene anche ripercorsa
l’evoluzione che hanno avuto le principali tecniche informatiche nello studio delle
proteine, con particolare attenzione all’applicazione dell’elaborazione del linguaggio
naturale (NLP) e delle Reti Neurali alle sequenze proteiche.
Il terzo capitolo `e strettamente legato ad AlphaFold. Inizialmente sono analizzati
i risultati ottenuti da quest’ultimo nelle edizioni 13 e 14 del CASP, che `e
una competizione mondiale di predizione di strutture proteiche svolta biennalmente.
Successivamente vengono confrontate le versioni di AlphaFold presentate nel
2018 e 2020, analizzandone le differenze principali. La parte centrale del capitolo
riguarda il funzionamento di AlphaFold, sono infatti trattate le principali caratteristiche
computazionali e viene analizzata l’architettura software, con particolare
attenzione alle componenti pi`u importanti quali l’Evoformer e lo Structure Module.
Una sezione di questo capitolo tratta di AlphaFold Protein Structure Database, pubblicato
da DeepMind nel 2021 e contenente oltre 200 milioni di strutture proteiche
predette tramite AlphaFold. Infine viene fornita un’overview di quelle che sono le
possibili applicazioni di quest’ultimo in campo biologico e medico.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Coppolaro, Cosimo
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
AlphaFold,PDB,DeepMind,AlphaFold Protein Structure Database,Protein Folding Problem,protein
Data di discussione della Tesi
13 Marzo 2024
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Coppolaro, Cosimo
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
AlphaFold,PDB,DeepMind,AlphaFold Protein Structure Database,Protein Folding Problem,protein
Data di discussione della Tesi
13 Marzo 2024
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