| 人工智能算法解決結(jié)構(gòu)生物學(xué)挑戰(zhàn)[] |
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一種新的人工智能算法可以從諸多錯(cuò)誤形狀中識別出RNA分子的3D形狀。
確定生物分子的三維形狀是現(xiàn)代生物學(xué)和醫(yī)學(xué)研究中最困難的問題之一。研究人員經(jīng)常要花費(fèi)數(shù)百萬美元來確定分子結(jié)構(gòu)——即使如此成本高昂的努力也經(jīng)常失敗。
近日，美國斯坦福大學(xué)博士StephanEismann和RaphaelTownshend在計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授RonDror的指導(dǎo)下，使用新機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，開發(fā)了一種方法，通過計(jì)算預(yù)測精確分子結(jié)構(gòu)，從而幫助克服這個(gè)問題。
最值得注意的是，即使只從少數(shù)已知結(jié)構(gòu)中進(jìn)行學(xué)習(xí)該人工智能新方法仍然成功，這使得它適用于那些結(jié)構(gòu)最難以通過實(shí)驗(yàn)確定的分子類型。
相關(guān)論文8月27日刊登于《科學(xué)》。連同之前發(fā)表在《蛋白質(zhì)》上的論文，研究人員詳細(xì)介紹了該技術(shù)在RNA分子和多蛋白復(fù)合物領(lǐng)域的應(yīng)用。
“結(jié)構(gòu)生物學(xué)是研究分子形狀的學(xué)科，它有一個(gè)信條，即結(jié)構(gòu)決定功能。”Townshend說，該算法可以預(yù)測精確的分子結(jié)構(gòu)，從而科學(xué)家可以解釋不同分子是如何工作的，應(yīng)用范圍從基礎(chǔ)生物學(xué)研究到藥物設(shè)計(jì)實(shí)踐。
“蛋白質(zhì)是執(zhí)行各種功能的分子機(jī)器。為了執(zhí)行它們的功能，蛋白質(zhì)經(jīng)常與其他蛋白質(zhì)結(jié)合。”Eismann說。“如果你知道一種疾病涉及一對蛋白質(zhì)，你知道它們在3D中如何相互作用，你可以嘗試用藥物非常具體地針對這種相互作用。”
研究人員表示，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最近取得的大多數(shù)顯著進(jìn)展都需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。這種新方法在很少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下能取得成功，這表明，相關(guān)方法可以解決許多數(shù)據(jù)匱乏的領(lǐng)域中未解決的問題。
“一旦你掌握了這種基本技術(shù)，你就可以提高對下一步的理解水平，并開始提出下一組問題。”Townshend說。 |
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