論文の概要: From Prediction to Simulation: AlphaFold 3 as a Differentiable Framework for Structural Biology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18446v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 19:49:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.575097
• Title: From Prediction to Simulation: AlphaFold 3 as a Differentiable Framework for Structural Biology
• Title（参考訳）: 予測からシミュレーションへ:AlphaFold 3による構造生物学の差別化
• Authors: Alireza Abbaszadeh, Armita Shahlaee,
• Abstract要約: AlphaFold 3は、計算生物学における変革的な進歩を表す。 AlphaFold 3はタンパク質の折りたたみ予測を微分可能なプロセスとすることで、深層学習と物理に基づく分子シミュレーションを統合するためのフレームワークとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AlphaFold 3 represents a transformative advancement in computational biology, enhancing protein structure prediction through novel multi-scale transformer architectures, biologically informed cross-attention mechanisms, and geometry-aware optimization strategies. These innovations dramatically improve predictive accuracy and generalization across diverse protein families, surpassing previous methods. Crucially, AlphaFold 3 embodies a paradigm shift toward differentiable simulation, bridging traditional static structural modeling with dynamic molecular simulations. By reframing protein folding predictions as a differentiable process, AlphaFold 3 serves as a foundational framework for integrating deep learning with physics-based molecular
• Abstract（参考訳）: AlphaFold 3は、計算生物学の革新的進歩、新しいマルチスケールトランスフォーマーアーキテクチャによるタンパク質構造予測の強化、生物学的に情報を得たクロスアテンション機構、幾何学的最適化戦略を表す。 これらの革新は、様々なタンパク質ファミリーの予測精度と一般化を劇的に改善し、以前の方法を上回った。 重要なことに、AlphaFold 3は微分可能なシミュレーションへのパラダイムシフトを具現化し、従来の静的構造モデリングを動的分子シミュレーションでブリッジする。 AlphaFold 3はタンパク質の折りたたみ予測を微分可能なプロセスとして再定義することで、深層学習と物理に基づく分子の統合の基礎となる。

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