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AI系统预测可以结合或抑制目标
MIT生物学研究人员开发的Fragfold是一种计算方法，具有影响生物学研究和治疗应用的潜力。
来源:MIT新闻 - 人工智能所有生物学功能都取决于不同的蛋白质如何相互相互作用。蛋白质蛋白相互作用有助于从转录DNA和控制细胞分裂到复杂生物体中的高级功能。
仍然尚不清楚这些功能如何在分子水平上编排，以及蛋白质如何与其他蛋白质或与自身的副本相互作用。
最近的发现表明，小蛋白质片段具有很大的功能潜力。即使它们是不完整的碎片，短氨基酸仍然可以与靶蛋白的界面结合，从而概括了天然相互作用。通过此过程，它们可以改变该蛋白质的功能或破坏其与其他蛋白质的相互作用。
蛋白质碎片因此可以增强蛋白质相互作用和细胞过程的基础研究，并可能具有治疗性应用。
最近发表在美国国家科学院论文集中，生物学系开发的一种新方法建立在现有的人工智能模型上，以计算可以预测可以结合并抑制大肠杆菌中的全长蛋白的蛋白质片段。从理论上讲，该工具可能导致对任何蛋白质的遗传编码抑制剂。
发表在美国国家科学院论文集 国家科学院的会议录 大肠杆菌这项工作是在生物学副教授和霍华德·休斯医学院研究员Gene-wei Li的实验室中完成的艾米·基廷（Amy Keating）。
gene-wei li 艾米·基廷（Amy Keating）。利用机器学习
利用机器学习该程序称为fragfold，利用Alphafold，这是一种AI模型，由于其预测蛋白质折叠和蛋白质相互作用的能力，近年来导致生物学的显着发展。
大肠杆菌