Loading...
机构名称:
¥ 1.0

纳米材料及其多种生物医学应用跨越了分子成像,在暴露于生物学环境的情况下会在蛋白质电动(PC)层的吸附。由复杂的相互作用形成的动态层,显着影响免疫识别,生物分布和纳米粒子毒性。传统的蛋白质组学方法,例如液相色谱 - 串联质谱法,有效但受到低通量,高成本和对专业知识的要求的限制。从聚合物评估期间无意的PC分析转变到对其在靶向药物中的作用的故意研究强调了对更有效的分析方法的需求。机器学习(ML)与PC研究的集成已成为有前途的解决方案。这种计算方法学从特定纳米颗粒上的特征蛋白质层数据集中学习,为传统方法提供了更简化和资源有效的替代方案。最近的研究强调了ML预测PC动力学和生物学效应的能力,在预测器官的积累模式中获得了明显的准确性。然而,仍然存在挑战,包括需要更大,更多样化的数据集,重大的计算需求以及生物学家,化学家和数据科学家之间跨学科合作的必要性。此外,标准化实验方案的开发对于确保整个研究的可重复性和可比性至关重要。道德考虑,例如在传统领域的潜在工作流离失所,例如化学,也值得谨慎关注,因为ML在该领域继续发展。总而言之,尽管ML显示出彻底改变PC研究的巨大潜力,但对方法论的进一步完善和跨学科的协作增强对于完全实现其在临床纳米医学中的应用至关重要。

蛋白质电晕研究中的十年机器学习

蛋白质电晕研究中的十年机器学习PDF文件第1页

蛋白质电晕研究中的十年机器学习PDF文件第2页

蛋白质电晕研究中的十年机器学习PDF文件第3页

蛋白质电晕研究中的十年机器学习PDF文件第4页

蛋白质电晕研究中的十年机器学习PDF文件第5页