الذكاء الاصطناعي في اختبار التنبؤ ببنية البروتين

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. ما المدخلات التي يستخدمها AlphaFold2 بشكل أساسي للتنبؤ ببنية البروتين ثلاثية الأبعاد؟
   • تسلسل الأحماض الأمينية للبروتين
   • صورة مجهرية للبروتين
   • يتم قياس كتلة البروتين بالمطياف
   • نمط مثيلة الحمض النووي للجين
2. ما سبب أهمية التنبؤ بشكل البروتين؟
   • الشكل يحدد لون البروتين
   • ويحدد الشكل وظيفة البروتين وكيف يمكن للأدوية ربطه
   • الشكل ليس له أي تأثير على النشاط البيولوجي
   • الشكل مهم فقط لتخزين البروتينات في الخلايا
3. ما هي الإشارة التطورية التي يستغلها AlphaFold2 من محاذاة التسلسلات المتعددة؟
   • الطول الإجمالي لكل بروتين
   • عدد الأنواع الموجودة
   • أزواج من الأحماض الأمينية تتطور بشكل مشترك والتي تميل إلى أن تكون قريبة من بعضها البعض عند طيها
   • الترتيب الذي تطورت به الأنواع
4. في أي مسابقة أظهر AlphaFold2 دقته المذهلة في عام 2020؟
   • إيماج نت
   • اختبار تورينج
   • تحدي البروتين المفتوح Kaggle
   • CASP14
5. ما هو الشرف العلمي الرئيسي المعترف به في التنبؤ ببنية البروتين المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؟
   • جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024
   • ميدالية فيلدز
   • جائزة بوليتزر
   • جائزة نوبل في الأدب
6. ما هي القدرة التي يضيفها AlphaFold3 إلى ما هو أبعد من التنبؤ بأشكال البروتين المنفردة؟
   • يقوم بكتابة الأوراق البحثية تلقائيا
   • ويتنبأ بالتفاعلات مع DNA وRNA وأدوية الجزيئات الصغيرة
   • ويحل محل جميع التجارب المعملية بشكل دائم
   • إنه يعمل فقط على البروتينات الفيروسية
7. Which AlphaFold2 component analyzes multiple-sequence-alignment patterns to infer co-evolving residues?
   • The output tokenizer
   • The structure database
   • The Evoformer
   • The Adam optimizer
8. What does AlphaFold2’s structure module produce from inferred spatial relationships?
   • A new amino-acid sequence
   • A list of drug prescriptions
   • A tree of possible training labels
   • Refined three-dimensional atomic coordinates for the protein structure