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AI模型将蛋白质中的代码解释为告诉他们去哪里
Whitehead Institute和Csail研究人员创建了一个机器学习模型，以预测和生成蛋白质定位，对理解和纠正疾病产生影响。
来源:MIT新闻 - 人工智能蛋白质是使我们的细胞运行的工作主场，并且我们的细胞中有数千种类型的蛋白质，每种蛋白质都执行专门功能。长期以来，研究人员知道蛋白质的结构决定了它可以做什么。最近，研究人员开始意识到蛋白质的定位对其功能也至关重要。细胞充满了有助于组织其许多居民的隔室。这些空间还与装饰生物学教科书页面的众所周知的细胞器一起，还包括各种动态的无膜隔室，这些隔室将某些分子集中在一起以执行共享功能。因此，知道给定蛋白质的定位及其与谁共定位，可以更好地理解蛋白质及其在健康或患病细胞中的作用，但是研究人员缺乏一种系统的预测该信息的系统方法。
同时，已经研究了半个世纪以上的蛋白质结构，最终是在人工智能工具中，可以从蛋白质的氨基酸代码中预测蛋白质结构，这是其中的线性构建块，其中折叠起来可以创建以创建的蛋白质块它的结构。 Alphafold和类似模型已成为研究中广泛使用的工具。
2月6日在《科学》杂志上 科学“我的希望是，这是迈向强大平台的第一步，使人们能够研究蛋白质进行研究，”扬说，“这有助于我们了解人类如何发展成他们的复杂生物，如何发展突变破坏了这些自然过程，以及如何产生治疗假设和设计药物以治疗细胞中功能障碍。”
研究人员还通过细胞中的实验测试验证了许多模型的预测。
开发模型
研究人员希望其他人开始使用蛋白质，就像他们使用Alphafold（例如Alphafold）一样，推进蛋白质功能，功能障碍和疾病的各种项目。