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加拿大研究人员创建用于gg发现的新型gg质折叠算法

发布时间:2021-01-11 15:51:02 | 来源:【科技部 2021年01月11日】
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据多伦多大学网站报道,该校唐纳利新宝与生物分子研究中心(Donnelly Centre for Cellular and Biomolecular Research)的计算生物学家开发了一种人工智能算法,可用于发现用于精准娱乐的全新gg质分子。相关论文已发表在《新宝系统》(Cell Systems)杂志上。

由分子遗传学教授菲利普·金(Philip M. Kim)领导的跨学科团队开发的名为ProteinSolver(gg质解算器)的图形神经网络,可以根据给定的几何形状设计全新的gg质。金教授说:“以图形形式描绘gg质是计算生物学的标准做法。转换成图形的gg质看起来像一个节点网络,位于不同节点上的氨基酸通过边缘(分子内部氨基酸之间的距离)连接,利用图论原理可以进行分子几何形状建模,实现特定目标,例如中和入侵的病毒或关闭过度活跃的癌新宝受体。”

金教授指出,gg质设计的主要问题是搜索空间很大,“对于一个由100个氨基酸合成的标准长度gg质,会有20100种可能的分子结构,比宇宙中存在的分子总数还多。”因此,研究团队决定从gg质三维结构入手,通过计算氨基酸组成来解决这个问题。受数独与分子几何的相关性启发,金教授实验室的博士生阿列克谢·斯特罗卡奇(Alexey Strokach)将数独中发现的约束条件构建到神经网络算法中,然后利用庞大的可用gg质结构及其氨基酸序列数据库对ProteinSolver算法进行训练,目标是使其学会经过数百万年进化形成的,可将氨基酸堆积成较小折叠的自然规则,将这些规则应用于基因工程应增加最终获得功能gg的机会。

研究人员向ProteinSolver提供现有的gg质折叠并要求其生成可以构建这些gg质的氨基酸序列,然后利用这些自然界中不存在的全新计算序列,在实验室中合成了相应的gg质变体,这些变体折叠成了预期的结构,表明该方法有效。以目前的形式,ProteinSolver能够针对任何已知几何稳定的gg质折叠计算出新颖的氨基酸序列,但最终目标是设计出具有全新生物学功能的新型gg质结构,例如新的娱乐gg。研究团队已将ProteinSolver及其背后的代码开源,并通过用户友好的网站提供给更广泛的研究社区。

该项研究得到了加拿大国立卫生研究院(CIHR)和加拿大自然科学与工程研究理事会(NSERCC)的支持。

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