ШІ в тесті на прогнозування структури білка

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

1. Які вхідні дані в основному використовує AlphaFold2 для прогнозування 3D-структури білка?
   • Послідовність амінокислот білка
   • Зображення білка під мікроскопом
   • Масу білка вимірюють на спектрометрі
   • Патерн метилювання ДНК гена
2. Чому прогнозувати форму білка так важливо?
   • Форма визначає колір білка
   • Форма визначає функцію білка та те, як ліки можуть його зв’язувати
   • Форма не впливає на біологічну активність
   • Форма має значення лише для зберігання білків у клітинах
3. Який еволюційний сигнал AlphaFold2 використовує з кількох вирівнянь послідовностей?
   • Загальна довжина кожного білка
   • Кількість існуючих видів
   • Коеволюціонуючі пари амінокислот, які мають тенденцію бути поруч одна з одною, коли згортаються
   • Порядок еволюції видів
4. У якому конкурсі AlphaFold2 продемонстрував свою проривну точність у 2020 році?
   • ImageNet
   • Тест Тюрінга
   • Kaggle Open Protein Challenge
   • CASP14
5. Якою головною науковою нагородою було визнано передбачення структури білка за допомогою ШІ?
   • Нобелівська премія з хімії 2024 року
   • Медаль Філдса
   • Пулітцерівська премія
   • Нобелівська премія з літератури
6. Які можливості AlphaFold3 додає крім передбачення окремих форм білка?
   • Автоматично пише наукові роботи
   • Він передбачає взаємодію з ДНК, РНК і низькомолекулярними ліками
   • Він назавжди замінює всі лабораторні досліди
   • Він діє лише на вірусні білки
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