| 2021年11月17日 |
人工智能成功预测蛋白质交互 |
| 高山市Nanoverk新闻UT西南大学和华盛顿大学研究人员率领一个国际团队使用人工智能并进化分析生成3D模型 |
| 研究发布科学类高山市曲心蛋白综合体首次识别出100多个可能的蛋白综合体,为700多个前非特征综合体提供结构模型透视配方或组合蛋白质合用细胞过程可能导致大量新药目标 |
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| 以不同颜色显示的酵母蛋白相聚成二维四维五分集像三维拼图片执行细胞函数图片:UT西南 |
| 欧金McDermt人类生长开发中心助理教授Ch.D. |
| 博士康导研究与David Baker博士、生物化学学教授康大学博士后导师研究有四位共同主笔,包括UT西南计算生物学家Jimin Pei博士 |
| Proteins常以双组或复合组操作 完成所有任务 保持生物体生存康解释部分互动研究周全,构造综合交互机表 — — 或描述细胞中全分子交互机集 — — 将揭示生物的许多基本方面,并给研究者开发鼓励或抑制这些交互药的新起点博士康工新领域交互学,它综合生物信息学和生物 |
| 直至最近,构建交互机群的一个主要屏障是对多蛋白结构的不确定性,一个问题科学家半个世纪以来一直在努力解决。2020年和2021年,一家名为DeepMind和Dr.贝克实验独立发布两种AI技术,即 AlphaFold和RosetTAFold使用不同策略预测蛋白结构 |
| 在当前研究中 博士康大夫贝克和他们的同僚通过建模多酵母蛋白综合体扩展AI结构预测工具怪兽是一种常用模型生物基础研究寻找可能交互作用的蛋白质 科学家先搜索相关真菌基因组 寻找以链式方式获取突变基因并使用两种AI技术判定这些蛋白质合二维结构 |
| 工作识别1 505 可能的蛋白综合体其中有699个结构特征验证方法实用性然而,只有有限实验数据支持700项预测交互作用,另有106项从未描述过。 |
| 华府大学和UT西南团队与世界各地正在研究这些或相似蛋白质的同事合作,通过将当前研究中科学家生成的信息三维模型归结在一起,团队能够对遗传信息维护处理、手机搭建和运输系统、代谢学、脱氧核糖核酸修复以及其他领域所涉及的蛋白综合体有新的洞察力并基于新识别的与其他特征化蛋白质交互作用,识别功能先前未知的蛋白质角色 |
| 新论文描述的工作为类似人际交互学搭建舞台,最终可帮助开发新治疗人类疾病方法康加法 |
| 博士中共表示,本研究生成的预测蛋白复合结构可供下载模型适配.未来研究中生成的这些结构和其他技术 将在未来数年中成为丰富的研究源 |
