{"id":197386,"date":"2024-08-20T06:30:00","date_gmt":"2024-08-20T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=197386"},"modified":"2024-08-05T13:48:21","modified_gmt":"2024-08-05T12:48:21","slug":"alles-ueber-alphafold","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/alles-ueber-alphafold","title":{"rendered":"AlphaFold: Alles, was Du wissen musst"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"197386\" class=\"elementor elementor-197386\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1aeb942 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1aeb942\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e21f08f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e21f08f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Proteine sind essenzielle Molek\u00fcle f\u00fcr das Leben und spielen eine entscheidende Rolle in vielen biologischen Prozessen. Sie sind in allen lebenden Zellen vorhanden und \u00fcbernehmen eine Vielzahl lebenswichtiger Funktionen. Sie setzen sich aus Aminos\u00e4uren zusammen und falten sich in spezifische dreidimensionale Strukturen, die ihre Funktionen bestimmen.<\/p>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-694b1f7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"694b1f7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese komplexen Strukturen erlauben den Proteinen, mit anderen Molek\u00fclen zu interagieren, chemische Reaktionen zu katalysieren, Zellsignale zu \u00fcbertragen und den Zellen sowie Geweben strukturelle Unterst\u00fctzung zu bieten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d352dea elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d352dea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"418\" height=\"235\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/image1-4.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-197392\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/image1-4.png 418w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/image1-4-300x169.png 300w\" sizes=\"(max-width: 418px) 100vw, 418px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Quelle : <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold\/\">A glimpse of the next generation of AlphaFold - Google DeepMind<\/a><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9f4ac3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c9f4ac3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die genaue Struktur eines Proteins allein auf Grundlage seiner Aminos\u00e4uresequenz vorherzusagen, stellte lange eine gro\u00dfe Herausforderung in der Biologie und Biochemie dar. Das Verstehen dieser Strukturen ist essentiell, da es ein vertieftes Verst\u00e4ndnis des <\/span><b>Wirkmechanismus der Proteine<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> erm\u00f6glicht und die Entwicklung von Strategien zur Modulation ihrer Funktion f\u00f6rdert, was wiederum von entscheidender Bedeutung f\u00fcr die Entwicklung neuer Medikamente und Behandlungen ist.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Zusammenhang sticht AlphaFold, ein bahnbrechender Fortschritt im <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bioinformatik\">Bereich der Biologie<\/a>, heraus.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0955338 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0955338\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b9edd3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5b9edd3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist AlphaFold?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ee208e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2ee208e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">AlphaFold ist ein KI-Programm (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kuenstliche-intelligenz\">k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>) von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alphacode-deepminds-neues-ki-tool-zum-schreiben-von-computercode\">DeepMind<\/a>, einer Tochtergesellschaft von Google, das sich auf Deep Learning spezialisiert hat. AlphaFold nutzt <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">Neuronale Netzwerke<\/a>, um die <\/span><b>dreidimensionale Struktur von Proteinen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> basierend auf ihrer Aminos\u00e4uresequenz pr\u00e4zise vorherzusagen. Diese Innovation hat das Potential, unser <\/span><b>Verst\u00e4ndnis grundlegender biologischer Prozesse zu transformieren<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und einen beschleunigten Fortschritt in der Medizin und Biotechnologie zu f\u00f6rdern.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-680f120 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"680f120\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Sich in der Entwicklung einer KI schulen lassen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-416affa e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"416affa\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5057203 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5057203\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Herausforderungen der Proteinstrukturvorhersage<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4302c66 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4302c66\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Vorhersage der Proteinstruktur stellt aufgrund mehrerer komplexer Faktoren eine erhebliche Herausforderung in der molekularen Biologie dar.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0432b15 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0432b15\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">1. Vielfalt der Sequenzen und Strukturen:<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e8faac3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e8faac3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bis zum heutigen Tag sind mehr als 200 Millionen Proteine bekannt, und j\u00e4hrlich werden viele weitere entdeckt. Jedes dieser Proteine besitzt eine einzigartige dreidimensionale Form.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Proteine bestehen aus 20 verschiedenen Typen von <\/span><b>Aminos\u00e4uren<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die in Sequenzen angeordnet sind, welche in ihrer L\u00e4nge und Zusammensetzung variieren. Diese Vielfalt f\u00fchrt zu einer <\/span><b>enormen Anzahl possibler dreidimensionaler Strukturen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, was die pr\u00e4zise Vorhersage dieser Strukturen extrem schwierig macht.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6cbb1eb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6cbb1eb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">2. Grenzen der experimentellen Methoden:<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3831387 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3831387\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um die Struktur von Proteinen zu bestimmen, stehen verschiedene experimentelle Methoden zur Verf\u00fcgung, wie die R\u00f6ntgenkristallographie oder die <\/span><b>Kernspinresonanz (NMR)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Doch sind diese Methoden zeitaufw\u00e4ndig, kostenintensiv und nicht immer erfolgreich.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt Proteine, f\u00fcr die es schwierig oder sogar unm\u00f6glich ist, <\/span><b>genaue strukturelle Daten durch traditionelle experimentelle Methoden zu gewinnen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Zu diesen Proteinen geh\u00f6ren solche, die sehr gro\u00df, flexibel sind oder sich schwer kristallisieren lassen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Deshalb haben Wissenschaftler \u00fcber Jahrzehnte hinweg nach einer zuverl\u00e4ssigen Methode gesucht, um die Struktur eines Proteins allein aus seiner Aminos\u00e4uresequenz zu determinieren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03ef2bb elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"03ef2bb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/alphafold-datascientest1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-197399\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/alphafold-datascientest1.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/alphafold-datascientest1-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/alphafold-datascientest1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e53a3e7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e53a3e7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-424f1ba elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"424f1ba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der Erfolg von AlphaFold<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b134775 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b134775\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Wettkampf <\/span><b>CASP (Critical Assessment of Structure Prediction)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, der alle zwei Jahre stattfindet, werden die Methoden zur Vorhersage dreidimensionaler Proteinstrukturen bewertet.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Zu diesem Zweck werden <\/span><b>neu experimentell bestimmte Proteinstrukturen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ausgew\u00e4hlt, die noch nicht ver\u00f6ffentlicht wurden, als Ziele. In den darauffolgenden Wochen m\u00fcssen die verschiedenen teilnehmenden Teams die vorhergesagten Strukturen dieser Proteine mittels ihrer Methoden vorlegen. Dann werden die <\/span><b>Vorhersagen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> mit den tats\u00e4chlichen experimentellen Strukturen verglichen, um die Genauigkeit der verschiedenen Vorhersagemethoden zu beurteilen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">2018 trat <\/span><b>DeepMind<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> unter den teilnehmenden Teams auf. Schon bei dieser Session (<\/span><b>CASP13<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) zeigte sich AlphaFold allem Wettbewerb \u00fcberlegen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei <\/span><b>CASP14<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> im Jahr 2020 \u00fcbertraf AlphaFold alle anderen Teams mit einer bisher unerreichten Genauigkeit, die mit den traditionellen experimentellen Methoden vergleichbar war. Dieser Erfolg wurde als bedeutender Durchbruch in dem Bereich gefeiert.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-534178e elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"534178e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber AlphaFold lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c4f148b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c4f148b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0e26f87 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0e26f87\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert AlphaFold?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aaabfa5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"aaabfa5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">AlphaFold kombiniert <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-deep-learning\">Deep-Learning-Technologien<\/a> mit struktureller Modellierung, um die Proteinstrukturen vorherzusagen. Hier sind die Hauptphasen des Prozesses:<\/span><\/p><ul><li><b>Dateneingabe<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : Die lineare Sequenz von Aminos\u00e4uren des Zielproteins dient als Eingabe. AlphaFold erstellt multiple Sequenz-Alignments (MSA), um \u00e4hnliche Sequenzen in Protein-Datenbanken zu finden, was evolution\u00e4re Informationen liefert.<\/span><\/li><li><b>Modellierung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : Mittels Deep-Learning-Modellen, inklusive Transformer, analysiert AlphaFold die Beziehungen zwischen den Aminos\u00e4uren. Transformer sind in der Lage, langreichweitige Beziehungen in Sequenzen zu handhaben, was unentbehrlich ist, um die Interaktionen zwischen in der linearen Sequenz weit entfernten, aber in der 3D-Struktur nah beieinander liegenden Resten vorherzusagen.<\/span><\/li><li><b>Vorhersage von Abst\u00e4nden und Winkeln<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : AlphaFold sagt die Abst\u00e4nde zwischen den Aminos\u00e4urepaaren sowie die Winkel der chemischen Bindungen vorher, was entscheidend f\u00fcr die Bestimmung der dreidimensionalen Form des Proteins ist.<\/span><\/li><li><b>Strukturelle Montage<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : Mit den Vorhersagen von Abst\u00e4nden und Winkeln montiert AlphaFold die dreidimensionale Struktur des Proteins, indem es eine Energie-Funktion minimiert, die unrealistische Konfigurationen sanktioniert.<\/span><\/li><li><b>Bewertung der Vorhersage<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : Die vorhergesagte Struktur wird bez\u00fcglich ihrer Genauigkeit mit den vorhandenen experimentellen Daten bewertet und Verfeinerungstechniken werden eingesetzt, um die Qualit\u00e4t des Modells zu erh\u00f6hen.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f1736c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3f1736c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/alphafold-datascientest2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-197406\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/alphafold-datascientest2.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/alphafold-datascientest2-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/07\/alphafold-datascientest2-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-392e130 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"392e130\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dc47545 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dc47545\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Anwendungen von AlphaFold<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-919595a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"919595a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durch die schnelle und pr\u00e4zise Vorhersage der Proteinstrukturen erm\u00f6glicht AlphaFold neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die biomedizinische Forschung und die pharmazeutische Entwicklung. Beispiele hierf\u00fcr umfassen:<\/span><\/p><ul><li><b>Medikamentenentwicklung :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Das Verst\u00e4ndnis von Proteinstrukturen erleichtert das Design von Medikamenten, die gezielt bestimmte Proteine ansprechen, welche an Krankheiten beteiligt sind.<\/span><\/li><li><b>Synthetische Biologie :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Forscher k\u00f6nnen neue Proteine mit spezifischen Funktionen f\u00fcr industrielle oder umweltaffine Anwendungen erschaffen.<\/span><\/li><li><b>Grundlagenforschung :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Das Verstehen von Proteinstrukturen hilft dabei, fundamentale biologische Mechanismen zu erkennen und neue therapeutische Zielstrukturen zu identifizieren.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-932b5d8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"932b5d8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9feb631 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9feb631\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Teilung \u00fcber die AlphaFold-Datenbank<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a963cc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9a963cc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">AlphaFold verpflichtet sich, seine Technologie der Forschungsgemeinschaft zug\u00e4nglich zu machen. Zu diesem Zweck hat DeepMind die <\/span><b>AlphaFold Protein Structure Datenbank<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> erstellt, die auf den Vorhesserungen von AlphaFold basiert.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Datenbank ist <\/span><b>kostenlos zug\u00e4nglich<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und erm\u00f6glicht Forschern weltweit, auf diese Daten zuzugreifen und sie f\u00fcr ihre eigenen Forschungsarbeiten zu verwenden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Datenbank umfasst mehr als <\/span><b>350.000 Strukturen, einschlie\u00dflich 20.000 bekannter Proteine des menschlichen K\u00f6rpers<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sowie Proteome anderer f\u00fcr die biologische Forschung relevanter Organismen, einschlie\u00dflich Hefen und M\u00e4usen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0205a26 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0205a26\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e9a858 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9e9a858\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-791169c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"791169c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">So verdeutlicht der Erfolg von AlphaFold bei der Vorhersage von Proteinstrukturen das revolution\u00e4re Potential der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des Deep Learnings in der wissenschaftlichen Forschung.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Um mehr \u00fcber Deep-Learning-Technologien zu erfahren und eine Ausbildung in den Berufen der Datenwissenschaft zu beginnen, besucht\u00a0<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\">DataScientest<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b4a148b elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b4a148b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Bilde Dich mit DataScientest weiter<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-60d337f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"60d337f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e7b07b5 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"e7b07b5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was ist AlphaFold?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"AlphaFold ist ein Programm f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz, das von DeepMind, einem Tochterunternehmen von Google, entwickelt wurde, um die dreidimensionalen Strukturen von Proteinen anhand ihrer Aminos\u00e4uresequenzen vorherzusagen. AlphaFold nutzt Deep-Learning-Algorithmen, um sehr genaue Vorhersagen zu treffen, was einen gro\u00dfen Fortschritt im Bereich der Strukturbiologie darstellt.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Warum ist AlphaFold f\u00fcr die wissenschaftliche Forschung wichtig?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"AlphaFold hat die Strukturbiologie revolutioniert, indem es die schnelle und hochpr\u00e4zise Vorhersage von Proteinstrukturen erm\u00f6glicht, was zuvor ein m\u00fchsamer und kostspieliger Prozess war. Diese F\u00e4higkeit beschleunigt das Verst\u00e4ndnis biologischer Mechanismen, erleichtert die Entdeckung neuer Medikamente und f\u00fchrt zu einem besseren Verst\u00e4ndnis von Krankheiten auf molekularer Ebene.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wie funktioniert AlphaFold?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"AlphaFold verwendet tiefe neuronale Netze, die auf Datenbanken mit Proteinsequenzen und deren bekannten Strukturen trainiert werden. Das Modell integriert Informationen \u00fcber die N\u00e4he von Aminos\u00e4ureresten und verwendet Optimierungstechniken, um die Struktur mit m\u00f6glichst geringen Fehlern vorherzusagen. 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