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与AI一起，研究人员预测了人类细胞中任何蛋白质的位置
经过对蛋白质和细胞行为的共同了解，该模型可以帮助诊断疾病和开发新药。
来源:MIT新闻 - 人工智能一个位于细胞错误部分的蛋白质可以导致多种疾病，例如阿尔茨海默氏症，囊性纤维化和癌症。但是，单个人类细胞中大约有70,000种不同的蛋白质和蛋白质变体，并且由于科学家通常只能在一个实验中测试少数几个，因此手动识别蛋白质的位置非常昂贵且耗时。
新一代的计算技术试图使用机器学习模型简化该过程，这些模型通常利用包含数千种蛋白质及其位置的数据集，这些数据集在多个单元线上测量。此类数据集之一是人类蛋白质地图集，该地图集在40多个细胞系中分类了13,000多种蛋白质的亚细胞行为。但是，尽管如此，人类蛋白质地图集仅探索了数据库中所有蛋白质和细胞系的所有可能配对的0.25％。
超过40个细胞系中的13,000个蛋白质现在，麻省理工学院，哈佛大学和麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所的研究人员开发了一种新的计算方法，可以有效地探索其余未知的空间。他们的方法可以预测任何蛋白质在任何人类细胞系中的位置，即使蛋白质和细胞从未进行过测试。
他们的技术通过将蛋白质定位在单细胞水平上，而不是在特定类型的所有细胞中作为平均估计值，而不是基于AI的方法。例如，这种单细胞定位可以在治疗后查明蛋白质在特定癌细胞中的位置。
今天出现在自然方法中 自然方法合作模型
许多现有的蛋白质预测模型只能根据受过训练的蛋白质和细胞数据进行预测，或者无法确定单个细胞中蛋白质的位置。
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