এই সাইটটি ব্যবহার করে, আপনি আমাদের গোপনীয়তা নীতি এবং ব্যবহারের শর্তাবলীতে সম্মত হন।
Accept
বিজ্ঞানবার্তাবিজ্ঞানবার্তাবিজ্ঞানবার্তা
  • নীড়
  • আমাদের সম্পর্কে
  • যোগাযোগ
  • গোপনীয়তা নীতি
  • ইন্টারেস্ট কাস্টমাইজ
  • বুকমার্ক
পড়ছেন: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরিচিত প্রায় প্রতিটি প্রোটিনের আকৃতি সম্পর্কে জানাতে সক্ষম
Notification Show More
Font ResizerAa
বিজ্ঞানবার্তাবিজ্ঞানবার্তা
Font ResizerAa
  • পদার্থবিজ্ঞান
  • প্রযুক্তি
  • মহাকাশ
  • ঔষধ
  • স্বাস্থ্য
  • জীবাশ্ম বিজ্ঞান
  • জীববিজ্ঞান
  • ভাইরাস
  • ভূতত্ত্ব
  • জেনেটিক্স
  • রসায়ন
  • গণিত
খোঁজ
  • নীড়
  • আমাদের সম্পর্কে
  • গোপনীয়তা নীতি
  • যোগাযোগ
  • ইন্টারেস্ট কাস্টমাইজ
  • বুকমার্ক
  • আর্কাইভ
Have an existing account? Sign In
Follow US
বিজ্ঞানবার্তা > সংবাদ > প্রযুক্তি > কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরিচিত প্রায় প্রতিটি প্রোটিনের আকৃতি সম্পর্কে জানাতে সক্ষম
প্রযুক্তি

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরিচিত প্রায় প্রতিটি প্রোটিনের আকৃতি সম্পর্কে জানাতে সক্ষম

গুগলের মালিকানাধীন ব্রিটিশ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোম্পানি DeepMind এর তৈরি AlphaFold নামক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাটি বিজ্ঞানের কাছে এখন পর্যন্ত জানা প্রায় সকল প্রোটিনের (২০ কোটিরও বেশি) গঠন প্রেডিক্ট করতে সক্ষম।

জারা জাইন্ড
Last updated: on 31 জুলাই, 2022 at 12:11 অপরাহ্ন
জারা জাইন্ড Published জুলাই 31, 2022
শেয়ার
পড়তে 5 মিনিট লাগবে
ডিমের কুসুমের ভিটেলোজেনিন (Vitellogenin) প্রোটিনের গঠন - AlphaFold-এর প্রেডিক্ট করা গঠনের মতোই প্রকুত গঠন।DeepMind
শেয়ার

সর্বশেষ বিজ্ঞান সংবাদ বিজ্ঞানবার্তা-র গুগল নিউজ চ্যানেলে।

এখন থেকে, বিজ্ঞানের কাছে পরিচিত প্রায় যেকোনো প্রোটিনের ত্রিমাত্রিক (3D) আকৃতি নির্ধারণ করা গুগল সার্চে টাইপ করার মতোই সহজ হবে।

গবেষকরা AlphaFold নামক বিপ্লব-সৃষ্টিকারী কৃত্রিম-বুদ্ধিমত্তা (AI) নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে মাত্র ১৮ মাসে ১০ লক্ষ প্রজাতি থেকে প্রায় ২০ কোটি প্রোটিনের কাঠামোর গঠন প্রেডিক্ট করতে সক্ষম হয়েছেন। আর এই ২০ কোটি প্রোটিন আমাদের গ্রহের সিক্যুয়েন্স করা প্রায় প্রতিটি পরিচিত প্রোটিনকে কভার করে ফেলে। তাহলে বলা বাহুল্য যে AlphaFold বিজ্ঞানের কাছে জানা সকল প্রোটিন অনুর গঠন প্রেডিক্ট করতে পারবে।

সবচয়ে বড় ব্যাপার হলো ২০ কোটি প্রোটিন অনুর গঠনের ডেটাবেজ সবার জন্য উন্মুক্ত করা থাকবে অর্থাৎ সবাই বিনামূল্য সেটা এক্সেস করতে পারবে। আর এই কাজটা করবে DeepMind এবং European Bioinformatics Institute (EMBL-EBL)। যেটা আপনি চাইলেই https://alphafold.ebi.ac.uk দেখে নিতে পারবেন।

DeepMind-এর AlphaFold প্রোগ্রামটি ২০১৮ সালে প্রথম তৈরি করেছিল এবং জুলাই ২০২১ সালে পাবলিকলি রিলিজ করে দেয়। ওপেন-সোর্স এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রোগ্রামটি প্রোটিন তৈরির বিল্ডিং ব্লক; অ্যামিনো অ্যাসিডের ক্রম থেকে প্রোটিনের ত্রিমাত্রিক কাঠামোর প্রেডিক্ট করতে পারে।

প্রোটিন অনেকটা একদম ছোট-অস্পষ্ট ধাঁধার মত। ব্যাকটেরিয়া, গাছপালা থেকে প্রাণী পর্যন্ত সকল জীবই প্রোটিন তৈরি করে এবং যখন তৈরি হয় তখন মিলিসেকেন্ডের মধ্যে ভাঁজ হয়ে যায় আর এই ভাঁজটা কোনদিকে কেমন হবে তা খুবই আনপ্রেডিকটেবল। আর প্রোটিনের তাদের গঠন এতই বেশি জটিল যে তারা কী আকার নেবে তা অনুমান করার চেষ্টা করাও প্রায় অসম্ভব।

Cyrus Levinthal নামের একজন আমেরিকান আণবিক জীববিজ্ঞানী ১৯৬৯ সালে একটি গবেষণাপত্রে বিপুল সংখ্যক সম্ভাব্য কনফিগারেশন থাকা সত্ত্বেও প্রোটিনগুলি এত দ্রুত এবং এবং সুনির্দিষ্টভাবে ভাঁজ হয় যে পুরো ব্যাপারটাই ভুতুরে প্যারাডক্স মনে হবে, এমন তথ্য প্রকাশ করেন। তিনি অনুমান করেছিলেন যে, একটি প্রদত্ত প্রোটিনের 10³⁰⁰ সম্ভাব্য চূড়ান্ত আকার থাকতে পারে।

এইভাবে, Levinthal লিখেছেন,

যদি কেউ একে একে প্রতিটি কনফিগারেশন চেষ্টা করে সঠিক প্রোটিন আকারে পৌঁছানোর চেষ্টা করে, তবে সঠিক উত্তর পেতে মহাবিশ্বের অস্তিত্বের চেয়ে বেশি সময় লাগবে।

তবে বিজ্ঞানীদের কাছে প্রোটিন ভিজ্যুয়ালাইজ করার এবং তাদের গঠন বিশ্লেষণ করার উপায় আছে, কিন্তু উপায়টি বেশি ধীর গতির, ব্যায়বহুল এবং কঠিন কাজ। নেচার জার্নাল অনুসারে এক্স-রে ক্রিস্টালোগ্রাফির মাধ্যমে প্রোটিনকে চিত্রিত করার সবচেয়ে সাধারণ উপায় হল প্রোটিনের কঠিন স্ফটিকে এক্স-রে বিম করা এবং রশ্মিগুলি কীভাবে বিচ্ছুরিত হচ্ছে তার ওপর ভিত্তি করে প্রোটিনের গঠিন নির্ধারণ করা। এই পদ্ধতি ব্যবহার করে এখন পর্যন্ত প্রায় ১৯০,০০০ প্রোটিনের আকৃতি নিশ্চিত করা হয়েছে।

একটি AlphaFold-ভবিষ্যদ্বাণী করা প্রোটিনের গঠন যেটা ম্যালেরিয়া প্যারাসাইটের একটি পর্যায়ে একটি পৃষ্ঠ প্রোটিনের প্রতিনিধিত্ব করে। এই প্রোটন দিয়ে ভ্যাকসিন তৈরি করা হচ্ছে। ক্রেডিট: DeepMind
একটি AlphaFold-ভবিষ্যদ্বাণী করা প্রোটিনের গঠন যেটা ম্যালেরিয়া প্যারাসাইটের একটি পর্যায়ে একটি পৃষ্ঠ প্রোটিনের প্রতিনিধিত্ব করে। এই প্রোটন দিয়ে ভ্যাকসিন তৈরি করা হচ্ছে।
ক্রেডিট: DeepMind

একটি প্রোটিনের ত্রিমাত্রিক আকৃতি বা গঠন, সেই প্রোটিনটি কোষে গিয়ে কী কাজ করবে তা নির্ধারণ করে। বেশিরভাগ ওষুধই প্রোটনের কাঠামোগত তথ্য ব্যবহার করে ডিজাইন করা হয় এবং প্রোটিনের সঠিক গঠন প্রোটিন কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে জানার প্রথম পদক্ষেপ হয়ে থাকে।

DeepMind ডিপ লার্নিং নামক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কৌশল ব্যবহার করে AlphaFold নেটওয়ার্ক তৈরি করেছে। AlphaFold ডেটাবেজটি এক বছর আগে চালু করা হয়েছিল ৩৫০,০০০ প্রোটিন গঠনের প্রেডিক্টশন নিয়ে যাতে মানুষ, ইঁদুর এবং অন্যান্য ১৯টি জীবের তৈরি প্রায় প্রতিটি প্রোটিনকে কভার করা হয়েছিলো। তারপর থেকে ক্যাটালগে প্রায় ১০ লক্ষ এন্ট্রিতে ফুলে গেছে। এবার সেটা ২০ কোটিতে পৌঁছাচ্ছে।ইউনিভার্সিটি কলেজ লন্ডনের কম্পিউটেশনাল বায়োলজিস্ট Christine Orengo বলেছেন,

“আমরা এই বিশাল ট্রভের মুক্তির জন্য নিজেদের প্রস্তুত করছি। আমাদের জন্য প্রেডিক্ট করা সমস্ত ডেটা থাকাটা এক কথায় দুর্দান্ত।”

উল্লেখ্য, তিনি আগেও প্রোটিনের নতুন পরিবার সনাক্ত করতে AlphaFold ডাটাবেস ব্যবহার করেছেন।

গত বছর AlphaFold-এর রিলিজ করা ৩৫০,০০০ প্রোটিন গঠনের প্রেডিক্টশন জীবন-বিজ্ঞান সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি ঝড় তৈরি করেছিলো। AlphaFold নেটওয়ার্ক প্রোটিনের ত্রিমাত্রিত আকৃতি বা গঠনের অত্যন্ত সঠিক প্রেডিকশন তৈরি করেছিলো। যার ফলে গবেষকরা এর ওপর বেশ ভালোই ভরসা করে। এছাড়া AlphaFold তার প্রেডিকশন কতটা নির্ভরযোগ্য সেটার তথ্যও প্রদান করে, ফলে গবেষকরা সহজে বুঝতে পারেন কোনটির উপর নির্ভর করতে হবে।

ক্রেডিট: DeepMind

EMBL-EBI-এর মতে, ২১.৪ লক্ষের বেশি প্রেডিকশনের মধ্যে প্রায় ৩৫% অত্যন্ত নির্ভুল ছিলো, যার অর্থ সেসব প্রোটিনের গঠন পরীক্ষামূলকভাবে নির্ধারিত প্রোটিনের গঠনের মতোই ভাল।

অনেক AlphaFold প্রেডিক্ট করা প্রোটিনের গঠিন কিছু অ্যাপ্লিকেশনের জন্য পরীক্ষামূলকভাবে প্রাপ্ত প্রোটিনের গঠিন প্রতিস্থাপন করার জন্য যথেষ্ট ভাল। অন্যান্য ক্ষেত্রে, গবেষকরা পরীক্ষামূলক ডেটা যাচাই করতে এবং বোঝাতে AlphaFold-র প্রেডিকশন ব্যবহার করেন।

২৮শে জুলাই প্রকাশিত ২০ কোটি প্রেডিকশন UniProt নামক অন্য একটি ফ্রি প্রোটিন সিকুয়েন্সের ডেটাবেজের ওপর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে।

নিয়মিত আপডেট পেতে সাবস্ক্রাইব করুন আমাদের নিউজলেটারে এবং ফলো করুন আমাদের টেলিগ্রাম, ইনস্টাগ্রাম, টুইটার এবং ফেসবুক-এ। এছাড়াও যুক্ত হতে পারেন আমাদের ফেসবুক গ্রুপে।

Creative Commons License

এই নিবন্ধটি Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License-এর অধীনে লাইসেন্সকৃত। পুনঃপ্রকাশের জন্য পুনঃপ্রকাশের নির্দেশিকা দেখুুন।
জারা জাইন্ড জুলাই 31, 2022 জুলাই 31, 2022
প্রবন্ধটি শেয়ার করুন
Facebook Twitter Whatsapp Whatsapp লিঙ্ক কপি করুন প্রিন্ট
মন্তব্য করুন

মন্তব্য করুন জবাব বাতিল

আপনার ই-মেইল এ্যাড্রেস প্রকাশিত হবে না। * চিহ্নিত বিষয়গুলো আবশ্যক।

সাম্প্রতিক পোস্ট
  • বিজ্ঞান কি পুরোপুরি গবেষণাপত্রের উপর নির্ভরশীল? (দ্বিতীয় পর্ব)
  • বিজ্ঞান কি পুরোপুরি গবেষণাপত্রের উপর নির্ভরশীল? (প্রথম পর্ব)
  • অ্যাটোসেকেন্ড পদার্থবিজ্ঞান এবং ২০২৩ সালের নোবেল পুরস্কার
  • পদার্থবিজ্ঞানীরা প্রথমবারের মতো নাইট্রোজেন-৯ আইসোটোপ থাকার প্রমাণ পেয়েছেন
  • ইউরেনাস গ্রহে ইনফ্রারেড অরোরা শনাক্ত করেছে বিজ্ঞানীরা

বিভাগসমূহ

  • পদার্থবিজ্ঞান
  • জীববিজ্ঞান
  • মহাকাশ
  • রসায়ন
  • প্রকৃতি
  • প্রত্নতত্ত্ব
  • জীবাশ্ম বিজ্ঞান
  • জ্যোতির্বিজ্ঞান

আমাদের সম্পর্কে

বিজ্ঞানবার্তা একটি অলাভজনক বিজ্ঞান সংবাদ প্রচার মাধ্যম।
প্রয়োজনীয় লিঙ্ক
  • আমাদের সম্পর্কে
  • বিজ্ঞানবার্তা টিম
  • পুনঃপ্রকাশের নির্দেশিকা
  • যোগাযোগ
  • আমার বুকমার্ক
  • গোপনীয়তা নীতি
শীর্ষ বিভাগসমূহ
  • মহাকাশ
  • জ্যোতির্বিজ্ঞান
  • জীববিজ্ঞান
  • স্বাস্থ্য
  • প্রাণী
  • জীবাশ্ম বিজ্ঞান
  • জেনেটিক্স

সাবস্ক্রাইব

অবিলম্বে আমাদের নতুন নিবন্ধের খোঁজ পেতে আমাদের নিউজলেটার সাবস্ক্রাইব করুন!

বিজ্ঞানবার্তাবিজ্ঞানবার্তা
Follow US
© 2021-2023 BigganBarta, Inc. Made with love ❤️ by Last Coin Standing Interactive.
সাবস্ক্রাইব

অবিলম্বে আমাদের নতুন নিবন্ধের খোঁজ পেতে আমাদের নিউজলেটার সাবস্ক্রাইব করুন!

স্প্যামবিহীন, যেকোনো সময় সাবস্ক্রাইব করতে পারবেন।
ফিরে আসার জন্য স্বাগতম!

আপনার অ্যাকাউন্টে সাইন ইন করুন

Lost your password?