Skip to content
Stork.AIstork.ai
AI Инструмент

Обзор AlphaFold 2

AlphaFold 2 — это система искусственного интеллекта, разработанная DeepMind, которая значительно повысила точность предсказания структуры белков, превратив молекулярную биологию в площадку для оптимизации с помощью ИИ.

shipped 2 апр. 2026 г.aifreemium
ai
AlphaFold 2 - AI tool for alphafold. Professional illustration showing core functionality and features.

Почему это важно

1Достигла медианного показателя глобального теста расстояний (GDT) более 90 в CASP14 (2020), что указывает на точность, близкую к атомной.
2Предсказала более 200 миллионов белковых структур, которые свободно доступны через AlphaFold Protein Structure Database.
3Статья об AlphaFold 2 была процитирована примерно 43 000 раз к ноябрю 2025 года.
4AlphaFold 3, выпущенная в мае 2024 года, расширила возможности предсказания, включив комплексы с ДНК, РНК и лигандами.

Stork’s verdict on AlphaFold 2

AlphaFold 2 предоставляет atomic-level protein structure prediction, но его эффективное применение по-прежнему требует специализированных знаний в предметной области.

Характеристики

GitHub

Посмотреть репозиторий →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое AlphaFold 2?

AlphaFold 2 — это модель машинного обучения, разработанная Google DeepMind, которая позволяет ученым и исследователям предсказывать трехмерную (3D) структуру белков по их аминокислотным последовательностям. Эта система достигла точности, близкой к атомной, в предсказании структуры белков, ускоряя исследования в структурной биологии и разработке лекарств. Программа использует нейронные сети для генерации 3D моделей атомных координат из аминокислотных входных данных. Ее разработка ознаменовала значительный прорыв в этой области, о чем свидетельствует ее производительность в Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP14) в 2020 году, где она достигла медианного показателя глобального теста расстояний (GDT), превышающего 90. AlphaFold 2 сыграла важную роль в предсказании структур более 200 миллионов белков, которые находятся в открытом доступе через AlphaFold Protein Structure Database, являющуюся результатом сотрудничества между Google DeepMind и EMBL-EBI.

features

Ключевые особенности AlphaFold 2

AlphaFold 2 предоставляет набор возможностей, сосредоточенных вокруг высокоточного предсказания молекулярных структур, что значительно влияет на биологические исследования и разработку лекарств.

  • Высокоточное предсказание структуры белков, достигающее разрешения, близкого к атомному, с медианным показателем GDT более 90 в CASP14.
  • Предсказание 3D-структур для белков и других биологических молекул, включая ДНК, РНК и различные лиганды (расширено с AlphaFold 3).
  • Предсказание взаимодействий между белками, ДНК, РНК и лигандами, что крайне важно для понимания клеточных функций (AlphaFold 3).
  • Открытый доступ к более чем 200 миллионам предсказанных белковых структур через AlphaFold Protein Structure Database.
  • Идентификация внутренне неупорядоченных регионов (IDRs) с помощью метрики локальной достоверности (pLDDT).
  • Облегчает экспериментальное определение структуры, предоставляя ценные отправные точки для таких методов, как рентгеновская кристаллография и крио-ЭМ.
  • Ускоряет идентификацию и валидацию мишеней в разработке лекарств, предоставляя структуры для ранее нехарактеризованных белков.
  • Поддерживает улучшенное рациональное конструирование лекарств на основе структуры, обеспечивая более точный виртуальный скрининг и рациональный дизайн соединений.

use cases

Кому следует использовать AlphaFold 2?

AlphaFold 2 в основном используется научными и исследовательскими сообществами для углубления понимания молекулярной биологии и ускорения разработки терапевтических средств.

  • Ученые: Для понимания механизмов заболеваний, особенно связанных с неправильным сворачиванием белков (например, болезни Альцгеймера, Паркинсона), и продвижения фундаментальных биологических исследований.
  • Исследователи: Для ускорения процессов открытия и разработки лекарств путем предоставления точных белковых структур для идентификации и валидации мишеней.
  • Биотехнологи: Для разработки новых методов лечения и вакцин путем выяснения структур патогенных белков и взаимодействий хозяин-патоген.
  • Структурные биологи: Для облегчения экспериментального определения структуры, помогая в интерпретации данных низкого разрешения, полученных с помощью таких методов, как крио-ЭМ и ЯМР-спектроскопия.
  • Фармацевтические компании: Для улучшенного рационального конструирования лекарств на основе структуры, обеспечивая более точный виртуальный скрининг и рациональный дизайн соединений с лучшим сродством связывания.

pricing

Цены и планы AlphaFold 2

AlphaFold 2 работает по модели freemium, при этом доступ к основным данным и академическому коду предоставляется без прямых затрат, а коммерческие приложения направляются через специализированную организацию.

  • AlphaFold Protein Structure Database: Предоставляется свободный доступ к более чем 200 миллионам предсказанных белковых структур, что является результатом сотрудничества между Google DeepMind и EMBL-EBI.
  • AlphaFold 2 (Код): Исходный код AlphaFold 2 является открытым и свободно доступен для академических и некоммерческих исследовательских целей.
  • AlphaFold 3 (Код): Исходный код AlphaFold 3 был выпущен в ноябре 2024 года для академического использования, хотя и с ограниченной лицензией по сравнению с AlphaFold 2.
  • Коммерческое использование: Коммерческий доступ к возможностям AlphaFold, особенно для открытия и разработки лекарств, предоставляется через Isomorphic Labs, дочернюю компанию Google DeepMind.

Политики

Бесплатный уровень

Vendor website advertises a free tier.

Похожие инструменты

AlphaFold 2 против конкурентов

AlphaFold 2 значительно превзошла все другие алгоритмы в конкурсе CASP14 в 2020 году, установив новый стандарт для предсказания структуры белков. Однако появилось несколько альтернатив, предлагающих различные компромиссы с точки зрения точности, скорости и лицензирования.

1
RoseTTAFold↗

It's a deep learning network that achieved similar accuracy to AlphaFold 2 and has evolved into RoseTTAFold All-Atom, capable of modeling more complex biological assemblies including proteins, nucleic acids, small molecules, and metals.

RoseTTAFold demonstrated comparable accuracy to AlphaFold 2 in protein structure prediction, particularly in the CASP14 competition. Its 'All-Atom' version extends its capabilities beyond just proteins to a wider range of biomolecules, whereas AlphaFold 2 primarily focused on single protein chains and multimers, though AlphaFold 3 has expanded to predict interactions with DNA, RNA, and ligands.

2
ESMFold↗

It predicts protein structures from a single amino acid sequence using a protein language model, offering significantly faster prediction speeds compared to methods relying on multiple sequence alignments.

ESMFold offers comparable accuracy to AlphaFold 2 but with a major advantage in speed, as it doesn't require computationally expensive multiple sequence alignments (MSAs). AlphaFold 2 relies heavily on MSAs for its predictions. ESMFold is also available for free.

3
OpenFold↗

It is a fast, memory-efficient, and fully trainable open-source implementation of AlphaFold 2, designed to match its accuracy.

OpenFold aims to replicate and provide an open-source alternative to AlphaFold 2's capabilities and accuracy. While AlphaFold 2's code was open-sourced, OpenFold was built from the ground up to be a robust and generalizable implementation, addressing some of the challenges of using the original AlphaFold 2 code.

4
NVIDIA BioNeMoOn StorkCompare

It's a comprehensive cloud service and framework for drug discovery that integrates various AI models, including protein language models and OpenFold, for biomolecular prediction and generation.

BioNeMo is a broader platform for drug discovery that includes protein structure prediction capabilities (e.g., via OpenFold and other large language models) rather than being solely a protein structure predictor like AlphaFold 2. It offers a framework for training and deploying large-scale biomolecular models, providing a more extensive toolkit for researchers.

Посетить AlphaFold 2↗
Контакты
⌘
GitHubgithub.com/google-deepmind/alphafold3?utm_source=deepmind.google&utm_medium=referral&utm_campaign=gdm&utm_content=

AI Reputation Report

Is AlphaFold 2 yours?

ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude & Grok answer buyer questions about AlphaFold 2 every day. See whether they name AlphaFold 2 — or send buyers to a rival.

See what AI saysfree preview

Featured in articles