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重要進展 預測蛋白質(zhì)序列的新AI模型問世
2024年08月13日 14:21:20 來源：化工儀器網(wǎng) 點擊量：4271

瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院開發(fā)了一種名為CARBonAra的新型人工智能(AI)驅(qū)動模型。該模型可以根據(jù)不同分子環(huán)境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質(zhì)序列，有望在蛋白質(zhì)工程及包括醫(yī)學和生物技術(shù)在內(nèi)的多個領(lǐng)域帶來重大進展。

　　【化工儀器網(wǎng) 時事熱點】瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院開發(fā)了一種名為CARBonAra的新型人工智能(AI)驅(qū)動模型。該模型可以根據(jù)不同分子環(huán)境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質(zhì)序列，有望在蛋白質(zhì)工程及包括醫(yī)學和生物技術(shù)在內(nèi)的多個領(lǐng)域帶來重大進展。這一成果發(fā)表在最新一期《自然·通訊》雜志上。
 
　　CARBonAra是在一個包含約370000個亞基的數(shù)據(jù)集上進行訓練的。它還從蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫中額外選取了100000個亞基用于驗證，70000個亞基用于測試。
 
　　CARBonAra模型可以根據(jù)不同分子環(huán)境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質(zhì)序列。該模型在預測蛋白質(zhì)序列時，表現(xiàn)出了高度的“上下文”感知能力，即在包含分子“上下文”(如蛋白質(zhì)與其他蛋白質(zhì)、核酸、脂質(zhì)或離子的界面)時，其恢復率顯著提高。
 
　　CARBonAra建立在該團隊開發(fā)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換器框架的基礎(chǔ)上。它使用了幾何轉(zhuǎn)換器，是一種深度學習模型，可以處理點之間的空間關(guān)系(如原子坐標)，以學習和預測復雜的結(jié)構(gòu)。該模型突出特點是“上下文”感知能力，這在提高序列恢復率方面尤為明顯。
 
　　當CARBonAra包含分子“上下文”，如蛋白質(zhì)與其他蛋白質(zhì)、核酸、脂質(zhì)或離子的界面時，其恢復率顯著提高。CARBonAra模型的問世，標志著人工智能在蛋白質(zhì)序列預測領(lǐng)域取得了重要進展。該模型不僅具有高度的預測準確性和靈活性，還展現(xiàn)出了廣泛的應用前景。隨著研究的深入和技術(shù)的不斷發(fā)展，相信CARBonAra模型將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為科學研究和產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。
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