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      用AI改進(jìn)蛋白質(zhì)組學(xué)研究
      
			
      
				2019-05-30 11:21:15
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			  來(lái)源：
			
      
		
      
				
		
      
			
      利用人工智能，慕尼黑工業(yè)大學(xué)的研究人員成功地對(duì)來(lái)自任何生物體的蛋白質(zhì)進(jìn)行了質(zhì)量分析，比以前更快，更準(zhǔn)確。這種新方法將在蛋白質(zhì)組學(xué)領(lǐng)域引起相當(dāng)大的變化，因?yàn)樗梢詰?yīng)用于基礎(chǔ)研究和臨床研究。這項(xiàng)研究發(fā)表在本周的“自然方法”雜志上。
      

      用AI改進(jìn)蛋白質(zhì)組學(xué)研究
      

      生物體的基因組包含數(shù)千種蛋白質(zhì)的藍(lán)圖，這些蛋白質(zhì)幾乎控制著生命的所有功能。有缺陷的蛋白質(zhì)會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的疾病，如癌癥，糖尿病或癡呆癥。因此，蛋白質(zhì)是藥物的重要靶標(biāo)。
      

      目前，科學(xué)家們使用質(zhì)譜法來(lái)確定生物系統(tǒng)中蛋白質(zhì)的類(lèi)型和數(shù)量。但是，目前的數(shù)據(jù)分析方法繼續(xù)產(chǎn)生許多錯(cuò)誤。該團(tuán)隊(duì)現(xiàn)已成功地使用蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠更快地識(shí)別蛋白質(zhì)并且?guī)缀鯖](méi)有錯(cuò)誤。
      

      質(zhì)譜儀不直接測(cè)量蛋白質(zhì)。他們分析了由氨基酸序列組成的較小部分，最多包含30個(gè)構(gòu)建模塊。將這些鏈的測(cè)量光譜與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較，以將它們分配給特定蛋白質(zhì)。但是，評(píng)估軟件只能使用光譜包含的部分信息。因此，某些蛋白質(zhì)未被識(shí)別或被錯(cuò)誤識(shí)別。然而，研究人員開(kāi)發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠使用光譜的所有信息進(jìn)行識(shí)別過(guò)程。
      

      “我們錯(cuò)過(guò)了更少的蛋白質(zhì)，減少了100倍的錯(cuò)誤，”共同作者BernhardKüster說(shuō)。
      

      在1億個(gè)質(zhì)譜的幫助下，該算法經(jīng)過(guò)了如此廣泛的訓(xùn)練，可以用于所有常見(jiàn)的質(zhì)譜儀，無(wú)需任何額外的培訓(xùn)。根據(jù)資深作者M(jìn)athias Wilhelm的說(shuō)法，該軟件“適用于世界上所有生物體，即使它們的蛋白質(zhì)組從未被檢測(cè)過(guò)。”
      

      除了在臨床中使用它的潛力外，這項(xiàng)新技術(shù)對(duì)基礎(chǔ)研究具有很高的前景。“該方法可用于追蹤細(xì)胞中新的調(diào)節(jié)機(jī)制，”Küster指出。“我們希望在這里獲得相當(dāng)多的知識(shí)，從中期和長(zhǎng)期來(lái)看，這些知識(shí)將反映在人類(lèi)，動(dòng)物和植物所遭受的疾病的治療中。”
      
			

			
        
      
			
      
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