蛋白质的新“折叠”!DeepMind重磅推出家族新成员AlphaFold-彩票网站

企业新闻 | 2021-05-25

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彩票网站:人工智能领域最大的家族,来自DeepMind的Alpha家族喜欢出其不意的去做。他们所有的小祝福,都是意想不到的美好。比如之前一战出现的AlphaGo,之前骄傲的AlphaZero,还有中文叫Alpha Zipper的AlphaFold,这两天刚重新加入家族团队。在生物医学领域,耐心和热情一直是并存的。

虽然AI的新宠AlphaFold的性格还不明朗,但至少目前来看很明显,它势必会加速生物医学领域新一轮的研究。《小不可思议》Alpha Zipper根据DeepMind的说法,Alpha Zipper的这一成就的重大意义在于,你可以通过给它一个基因序列(生物学上称为蛋白质一级结构)来成功地对这种蛋白质进行建模。看起来很简单,但意义重大。

在过去的50年里,与阿尔法拉链功能完全相同的技术包括冷冻电子显微镜、核磁共振或x光结晶学。单看仪器,肯定很贵,但最重要的是实验成本也很高,大量实验必须由专门人员来做。

如果不提设备损耗,实验材料就要几万块钱。不用说,最重要的是,整个过程如此之快,研究人员必须花费数年甚至数十年的时间。和Alpha拉链不一样。

长期以来,生物学家不必在实验设备前花费数十年,只需非常简单地加载数据。当然,Alpha拉链的好处不仅仅是那么一点点,还有利于大众。

以阿尔茨海默病为例,其在人体内的潜伏期为十几年,病因简单。以目前的医疗技术,这种疾病在发病前几年甚至很难在临床上检测出来。在生物研究中,科学家们普遍认为蛋白质的变化是阿尔茨海默病的原因。

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换句话说,阿尔茨海默病患者的某些蛋白质一定与正常人不同。但是因为我们的研究速度太快,生物学家并没有告诉我们体内所有的蛋白质形式,所以很难检测出哪些部分是不同的。试想一下,通过Alpha拉链检测早十年的阿尔茨海默病要容易得多,只要通过电脑看看蛋白质增长的差异就知道了。

人工智能这次在蛋白质结构上的“深得青睐”,还是一战让Alpha拉链崭露头角的比赛,1994年为了依靠最近的方法提高研究和提高预测精度,建立了CASP两年一次的全球比赛。到目前为止,其竞争结果已经成为行业标准。虽然没有过去AlphaGo的出现那么华丽,但是作为Alpha家族的一员,Alpha拉链在使用的时候是与众不同的。

在今年的CASP比赛中,不出所料顺利夺冠。根据DeepMind官网,基于Deepmind神经网络,他们设计了两种方法来构建原始而精确的蛋白质结构。首先,他们收集氨基酸对之间的距离和连接这些氨基酸的化学键之间的角度数据,然后设计这些数据作为评估蛋白质结构准确性的分析工具。

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对于这种分析工具,研究小组想出第一种方法,即在现有的蛋白质数据库中找到给定最多的蛋白质,如果发现比较接近,就会基于最相似的搜索结构用新的基因片段替换,从而构建出给定排斥的新结构。而这第二种方法就简单多了。根据他们的解释,研究人员主要使用梯度上升——一种数学技术,其精度不会高于第一种。

与第一种方法相比,这种技术可以一步预测整个蛋白质链,而不需要经过组装过程,整个过程要简单得多。DeepMind没有发布更多细节,但是经过这样一个“非常简单”的设计,奇迹又出现了。最后科普来了。

蛋白质在人体中神秘地不存在。 众所周知,蛋白质是人体结构的主要成分,其含量仅次于水,约占一个人体重的五分之一。我们身体将继续执行的所有功能,包括肌肉的扩张和剪切、身体的光感和食物的转化,都需要蛋白质发挥关键作用。

科学家认为,蛋白质的结构在很大程度上需要蛋白质的特性,因此研究蛋白质的三维结构的重要性是显而易见的。在我们的身体里,这样的情况比比皆是,比如含有我们免疫系统的抗体蛋白是“y型”;胶原蛋白的形状像绳子;用于基因编辑的CRISPR和Cas9就像剪刀。

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然而,单纯从基因序列中寻找蛋白质的三维形状是一项简单的任务。按照传统的研究方法,科学家必须逐层研究一级结构和二级结构,几乎需要几十年甚至几千年才能创建出蛋白质的形态模型。阿尔法拉链的频繁出现为生物学家节省了大量的精力。

在DeepMind官网上,他们对这一伟大成就的解释如下:“我们很高兴与大家分享DeepMind关于如何推进人工智能研究,加快新的科学发现的展览的第一个最重要的里程碑。DeepMind汇集了结构生物学、物理学、机器学习等领域的专家,以跨学科的方式将前沿技术应用于其中,设计了AlphaFold,只需根据蛋白质的基因序列就可以预测其三维结构。

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