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      研究人員使用AI識(shí)別蛋白質(zhì)上的RNA結(jié)合位點(diǎn)
      
			
      
				2019-11-03 15:08:46
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			  來(lái)源：
			
      
		
      
				
		
      
			
      阿卜杜拉國(guó)王科技大學(xué)(KAUST)的研究人員開發(fā)了一種人工智能(AI)工具，可以準(zhǔn)確檢測(cè)蛋白質(zhì)表面上的哪些位點(diǎn)與RNA分子結(jié)合。
      

      研究人員使用AI識(shí)別蛋白質(zhì)上的RNA結(jié)合位點(diǎn)
      

      該工具稱為NucleicNet，其性能優(yōu)于其他計(jì)算工具，并提供有助于藥物設(shè)計(jì)和開發(fā)的見解。
      

      RNA結(jié)合是許多蛋白質(zhì)的基本特征。我們基于結(jié)構(gòu)的計(jì)算框架可以揭示這些蛋白質(zhì)的詳細(xì)RNA結(jié)合特性，這對(duì)于表征許多疾病的病理學(xué)至關(guān)重要。”
      

      蛋白質(zhì)通常與RNA分子相互作用，以調(diào)節(jié)基因轉(zhuǎn)錄物的加工和運(yùn)輸。當(dāng)這種相互作用失敗時(shí)，細(xì)胞功能受到破壞，這可能導(dǎo)致疾病，包括癌癥和神經(jīng)退行性疾病。
      

      使用深度學(xué)習(xí)研究蛋白質(zhì)與RNA的相互作用
      

      為了研究RNA分子的哪些部分與蛋白質(zhì)表面的不同部分結(jié)合，該團(tuán)隊(duì)采用了一種稱為深度學(xué)習(xí)的AI技術(shù)。Lam及其同事Xin Gao和Yu Li對(duì)NucleicNet進(jìn)行了培訓(xùn)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)使蛋白質(zhì)和RNA相互作用的結(jié)構(gòu)特征。
      

      為了訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法，研究人員使用了3D結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于公共數(shù)據(jù)庫(kù)中保存的158種不同的蛋白質(zhì)-RNA復(fù)合物。
      

      當(dāng)團(tuán)隊(duì)將NucleicNet與依賴序列數(shù)據(jù)而非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的其他預(yù)測(cè)工具進(jìn)行比較時(shí)，他們發(fā)現(xiàn)他們的軟件是確定蛋白質(zhì)結(jié)合RNA分子表面上哪些位點(diǎn)的最準(zhǔn)確工具。
      

      與其他模型不同，NucelicNet還可以預(yù)測(cè)RNA的哪些部分與蛋白質(zhì)結(jié)合，無(wú)論是糖磷酸骨架的區(qū)域還是四個(gè)核堿基之一。
      

      驗(yàn)證軟件
      

      接下來(lái)，研究人員與中國(guó)和美國(guó)的同事合作，使用多種RNA結(jié)合蛋白驗(yàn)證了他們的軟件，以證明NucleicNet確定的相互作用與實(shí)驗(yàn)技術(shù)確定的相互作用緊密匹配。
      

      Lam說(shuō)：“其他計(jì)算框架很少考慮基于結(jié)構(gòu)的功能。” “我們利用深度學(xué)習(xí)的力量來(lái)推斷那些微妙的相互作用。”
      

      對(duì)預(yù)測(cè)RNA結(jié)合位點(diǎn)和對(duì)任何正在研究的蛋白質(zhì)的結(jié)合偏好感興趣的研究人員，NucleicNet可以公開訪問(wèn)。
      
			

			
        
      
			
      
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