AI革命已滑入蛋白质遵循蛋白的领域
作者：bet356亚洲版本体育日期：2025/04/09 浏览：
研究人员希望使用AI研究质谱仪数据，以改变复杂样品中的蛋白质识别。该报纸报道说，蛋白质依从性始终是医学诊断，环境和考古研究的挑战。如今，人工智能（AI）在该领域发生了变化 - 通过检查产生蛋白质的氨基酸的消耗来识别蛋白质。与传统方法相比，AI不仅可以更快地识别，还可以帮助研究人员遵循以前从未见过的蛋白质。最近，一项在自然机智能上发表的研究表明，一种称为Instanova的AI可以鉴定出在海水样品中微生物制造的伤口和未知蛋白质中的病原体蛋白。实际上，Instanova不是一个孤立的案例。在过去的四年中，研究人员开发了20多个基于蛋白质的模型。 Washin University的蛋白质组学AI开发人员William Noble说：“这显然是该领域的方向。”美国的gton。蛋白质比DNA和RNA更复杂。人类基因组包含约20,000代，但这些Gen产生了1000万个不同的蛋白质。生物学家通过在肽中破坏蛋白质，包括5至20个氨基酸。然后，他们用质量光谱仪称重肽，并与十二个数据库中已知的肽的重量匹配，以确定其身份，最后用完整的蛋白质分子刺激了肽。但是这种方法限制了。例如，在现有数据库中不存在多达70％的质谱肽。丹麦技术大学的蛋白质组学专家蒂莫西·帕特里克·詹金斯（Timothy Patrick Jenkins）说：“传统蛋白质组学类似于Google搜索。如果它不在数据库中，您将找不到它。”特别是随着肽数据库继续扩展，匹配计算机的时间更长。 AI不需要匹配肽。他们计算所有可能的肽的重量，这可能会发疯通过化学变化给给定长度的肽的化学变化。如果AI产生与实际样品上肽匹配的片段，则它试图用完整的蛋白质组装。为了提高准确性，蛋白质的蛋白质受到数百万个已知肽的训练，以及它们如何在蛋白质中积聚。建议知道AI是结合氨基酸链的最常见方法。詹金斯说，这种方法类似于大型语言模型，因为Chatgpt通过大量文本培训学习了语法政策。 AI还学会了一种蛋白质的“语法”，该蛋白可能会跟进一组给定的肽。 2021年，Noble及其同事基于深神经网络-Casanovo推出了蛋白AI的第一项。他们在《环境通信》上发表的2024年论文中报道说，AI可以有效地识别新肽 - 训练数据中未发现的肽。实验表明Casanovo已被充分鉴定出靶的细胞表面肽当免疫系统攻击癌症以及海水样品中的未知蛋白时。詹金斯和同事们提出了塔诺瓦对基于深度神经网络的传播方法的坚持。诸如Alphafold之类的蛋白质结构模型也采用了这种方法。在Casanovo的比较测试中，Instanova伴随着Instanova+的升级版，从实验室中生成的9种生物物种的蛋白质中成功鉴定了42％的肽。在实际蛋白质组学测试中，Instanova识别出受感染脚伤的1,225种针对血白蛋白特异性的肽，通过传统方法搜索的10倍。其中254个是数据库中找不到的新肽。其他领域的研究人员也使用蛋白AI。剑桥大学ATUK的蛋白质组学研究人员Matthew Collins测试了许多AI遵循AI蛋白AI工具研究考古样品的能力。柯林斯的指出，在大多数情况下，考古学中的蛋白质由于数十亿年的地下化学变化，传统蛋白质和肽数据库中的L样品不太可能存在，或者它来自长期动植物，这些AI模型特别适合发现蛋白质环境。柯林斯小组使用AI工具在尼安德特人的遗址上发现了兔蛋白的特性，并在古代巴西看到了粘土盆中的鱼肌蛋白的痕迹。 （Xu Rui） 上一篇：查看汉诺威工业博览会的新工业发展趋势
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