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机器学习算法预测细胞中的危险突变
DNA 测序或建立核苷酸序列的技术为医学开辟了新的机遇 - 现在，对 DNA 片段或蛋白质中的氨基酸序列的分析可用于诊断和治疗。即使DNA看似微小的变化也可能是严重疾病的征兆。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）DNA 测序或建立核苷酸序列的技术为医学开辟了新的机遇 - 现在，对 DNA 片段或蛋白质中的氨基酸序列的分析可用于诊断和治疗。即使DNA看似微小的变化也可能是严重疾病的征兆。
来自斯科尔科沃科技学院、慕尼黑工业大学、圣彼得堡理工大学和印度马德拉斯理工学院的研究人员开发了一种机器学习方法，使他们能够分析蛋白质的原子结构并预测突变的致病性。新方法以跨膜蛋白为目标，跨膜蛋白占细胞中所有蛋白质的 25-30%，通常用于靶向治疗。
科学家解释说，这项工作结合了蛋白质中氨基酸序列的信息和蛋白质原子结构的三维数据。这种方法使得创建有效的机器学习模型成为可能，该模型能够识别蛋白质的危险变化。