Protein structure prediction using AlphaFold 2 model

U ovom radu predstavljen je princip rada programskog alata AlphaFold 2, s objašnjenjima primjene genetskog i strukturnog pretraživanja proteina, Evoformer transformatora koji izvlači znanje iz reprezentacija MSA i parovima te strukturnog modula koji predviđa trodimenzionalne koordinate svih atoma strukture na temelju reprezentacija iz Evoformera. Objašnjene su i metrike RMSD, GDT i lDDT koje služe za evaluiranje sličnosti struktura. Dodatno, praktično je istražena mogućnost predviđanja tercijarne strukture za odabrani skup sekvenci duljina između 36 i 223 aminokiseline korištenjem računalnog klastera Isabella. Dobivene strukture imale su pouzdanost između 19,21 i 99,61 GDT, s vremenima izvršavanja između 35 i 53 minute.This paper presents the core principles of the AlphaFold 2 model, with explanations of genetic and structural protein search, the Evoformer transformer used for extracting knowledge from MSA and pair representations, and the Structure module which predicts 3D coordinates of all atoms based on the Evoformer’s representations. Structure similarity metrics RMSD, GDT and lDDT are also explained. Additionally, the viability of tertiary structure prediction for a select set of sequences between 36 and 223 amino acids is explored using the Isabella computer cluster. The GDT scores of the resulting structures range between 19.21 and 99.61, with computing times between 35 and 53 minutes