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新的吃水学习方式从维生素体系预测类脂布局,AI使重大纤维素研商的快慢拉长了一百万倍【88体育网投】

2020-04-19 06:59

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哈佛大学的研究人员发现,计算机可以通过学习来弄清楚这些关键的生活方式如何发挥作用。

生命所必需的几乎所有基本生物过程都是由蛋白质完成的。它们创造并保持细胞和组织的形状;构成催化维持生命的化学反应的酶;充当分子工厂,运输工具和电机;用作蜂窝通信的信号和接收器;以及更多。

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蛋白质由长链氨基酸组成,通过将自身折叠成精确的3D结构来控制它们与其他分子的相互作用,从而完成这些无数的任务。由于蛋白质的形状决定了它的功能及其在疾病中的功能障碍程度,因此阐明蛋白质结构的努力是所有分子生物学的核心

3D计算机模型中所示的蛋白质是高度复杂的生物分子

  • 特别是治疗科学以及拯救生命和改变生命的药物的发展。

几十年来,蛋白质折叠一直是一个着名的计算难题:如何确定我们的DNA定义的这些大分子的确切结构?现在,人工智能 正在让我们更快地得到答案。

近年来,计算方法在基于其氨基酸序列的知识预测蛋白质如何折叠方面取得了重大进展。如果完全实现,这些方法有可能改变生物医学研究的几乎所有方面。然而,目前的方法在可以确定的蛋白质的规模和范围方面受到限制。

哈佛医学院的生物学家Mohammed AlQuraishi使用最新的机器学习技术来检测易于理解的蛋白质中的结构模式,然后将其应用于其他蛋白质。

现在,哈佛医学院的一位科学家使用了一种称为深度学习的人工智能来预测基于其氨基酸序列的任何蛋白质的三维结构。

结果尽管没有发现新药物等蛋白质折叠应用,但其速度至少比传统计算技术快一百万倍。这只是一项可以改进并与其他建模技术相结合的技术的第一次破解。

系统生物学家Mohammed AlQuraishi于4月17日在Cell Systems上在线报道,详细介绍了一种计算确定蛋白质结构的新方法 - 实现与当前最先进方法相当的精确度,但速度提高了一百万倍。

这是一个例证,人工智能虽然充满了对怂恿警察国家或消灭人类工作等影响的担忧,但却有可能改善医学等等。

在过去的半个世纪里,蛋白质折叠一直是生物化学家最重要的问题之一,这种方法代表了应对这一挑战的一种全新方式,AlQuraishi说,他是HMS Blavatnik研究所系统生物学讲师,同时也是系统药理学实验室。我们现在有一个全新的远景来探索蛋白质折叠,我想我们刚刚开始划伤表面。

来自哈佛医学院的Mohammed AlQuraishi开发了一种AI技术来预测称为蛋白质的生物分子形成的重要性。随着他的模型的改进,丰富多彩的预测逐渐接近灰色显示的实际蛋白质结构。

容易说明

“我们现在有一个全新的远景来探索蛋白质折叠,”AlQuraishi周三在一份声明中说。“我们刚开始划伤表面。”

虽然非常成功,但使用物理工具识别蛋白质结构的过程既昂贵又耗时,即使使用低温电子显微镜等现代技术也是如此。因此,绝大多数蛋白质结构

人工智能今天最常提到的是基于人类大脑的神经网络技术,它彻底改变了从语音命令和面部识别到调试软件和打开挡风玻璃刮水器的一切。人工智能模型从现实世界的训练数据中学习模式,这种方法意味着当人们说“Alexa,今天天气怎么样?”时,人们不必做出具体的指示,比如试图定义听起来像什么。

  • 以及引起疾病的突变对这些结构的影响 - 仍然在很大程度上是未知的。

在人类和地球上任何其他生命形式中,DNA链包含如何将氨基酸组装成成为蛋白质的长串的说明。物理定律确切地确定了这些弦如何折叠成紧密束,由此产生的表面结构对细胞内的蛋白质相互作用至关重要。

计算蛋白质折叠方式的计算方法有可能显着降低确定结构所需的成本和时间。但是,经过近四十年的紧张努力,这个问题很难解决。

但是对于更大的蛋白质来说,确切地在计算机内部发生这种情 这意味着很难理解蛋白质的作用。然而,AlQuraishi相信AI技术不仅可以帮助理解,还可以用于设计执行特定工作的新蛋白质。

蛋白质由20种不同氨基酸的文库构建。这些行为像字母表中的字母,组合成单词,句子和段落,以产生天文数字的可能文本。然而,与字母不同,氨基酸是位于3D空间中的物理对象。通常,蛋白质的部分将在物理上接近,但在序列方面间隔很远,因为其氨基酸链形成环,螺旋,片和扭曲。

这个问题引人注目的是它很容易陈述:采取一个序列并找出形状,AlQuraishi说。一种蛋白质起源于一种非结构化的细胞系,必须具有三维形状,一根细绳可以折叠成可能形状的形状是巨大的。许多蛋白质长达数千个氨基酸,并且复杂性很快超过了人类直觉甚至是最强大的计算机。

很难解决

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