麻省理工学院CSAIL的AI预测蛋白质的功能来自氨基酸链

作者:admin 来源:未知 点击数: 发布时间:2019年06月24日

  艾未未的被挖掘,以分类 癫痫爆发和预测能否乳腺癌可能转移,但其独一的医疗使用法式的远。在一份打算于5月份在国际进修代表会议上颁发的学术论文中,麻省理工学院的CSAIL科学家描述了一种“计较”分化链状氨基酸链段若何决定卵白质功能的系统。

  他们相信它能够用来改善卵白质工程 - 即设想具有某些功能的新酶或卵白质。

  我但愿将布局边缘化,”CSAIL计较和生物学研究组的研究生,该论文的配合作者特里斯坦贝普勒在一份声明中说。“我们想晓得卵白质的感化,晓得布局对此很是主要。可是,我们可否预测仅给出其氨基酸序列的卵白质的功能?动机是远离特同性预测布局,转向[发觉]氨基酸序列若何与功能相关。“

  正如Bepler及其同事所注释的那样,卵白质的行为 - 包含上述氨基酸链,每个都通过肽键慎密毗连 - 很难用机械进修来预测。(也就是说,谷歌的DeepMind在12月份利用AlphaFold取得了令人注目的成绩。)只记实了数以万计的数百万个三维折叠卵白质外形,而且氨基酸序列凡是具有类似的布局,因而很难区分小说并反复成果。

  因而,论文的作者采用了分歧的方式:将预测的卵白质布局间接编码为暗示。具体而言,他们在开源卵白质布局分类(SCOP)中培训了大约22,000种标识表记标帜卵白质的AI系统)数据库,并为每一对计较得分,表白两者在布局上有多接近。然后,他们供给了模子随机对卵白质和嵌入(即,数学暗示)他们的氨基酸序列,从中进修预测他们的3D布局可能有多类似。最初,他们让模子比力两个类似性得分,以确定哪些成对的嵌入共享卵白质布局,并建立它以同时预测“内容图”,指示每个氨基酸与卵白质布局中的其他氨基酸的距离。

  所有这些工作的成果?一个端到端的系统,给定氨基酸链作为输入,为卵白质中的每个氨基酸位置发生嵌入 - 嵌入其他模子可用于预测所述氨基酸的功能。在一项尝试中,研究人员锻炼了一种模子来比以前的方式更精确地预测跨膜和非跨膜片段。

  “我们的模子答应我们将已知卵白质布局的消息传送给布局未知的序列。利用我们的嵌入作为功能,我们能够更好地预测功能并实现更无效的数据驱动卵白质设想,“Bepler说。“从高条理来说,这品种型的卵白质工程是方针。因而,我们的机械进修模子使我们可以或许从相对较少的已知布局中进修卵白质折叠的“言语” - 最后的“圣杯”问题之一。

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