子科生物報(bào)道:南加州大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種新的人工智能模型，并發(fā)表在《自然方法》雜志上，該模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同類(lèi)型蛋白質(zhì)的不同蛋白質(zhì)如何與DNA結(jié)合，這一技術(shù)進(jìn)步有望減少開(kāi)發(fā)新藥和其他醫(yī)學(xué)治療所需的時(shí)間。

該工具被稱(chēng)為結(jié)合特異性深度預(yù)測(cè)器(DeepPBS)，是一種幾何深度學(xué)習(xí)模型，旨在從蛋白質(zhì)- dna復(fù)合物結(jié)構(gòu)中預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)- dna結(jié)合特異性。DeepPBS允許科學(xué)家和研究人員將蛋白質(zhì)- dna復(fù)合物的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)輸入到在線計(jì)算工具中。

“蛋白質(zhì)- DNA復(fù)合物的結(jié)構(gòu)包含通常與單一DNA序列結(jié)合的蛋白質(zhì)。為了理解基因調(diào)控，了解蛋白質(zhì)與基因組任何DNA序列或區(qū)域的結(jié)合特異性是很重要的。deepppbs是一種人工智能工具，取代了高通量測(cè)序或結(jié)構(gòu)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)來(lái)揭示蛋白質(zhì)- dna結(jié)合特異性的需要。”南加州大學(xué)多恩塞夫文理學(xué)院定量與計(jì)算生物學(xué)教授Remo Rohs說(shuō)。

人工智能分析

DeepPBS采用幾何深度學(xué)習(xí)模型，這是一種使用幾何結(jié)構(gòu)分析數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。人工智能工具旨在捕獲蛋白質(zhì)- dna的化學(xué)性質(zhì)和幾何背景，以預(yù)測(cè)結(jié)合特異性。

利用這些數(shù)據(jù)，DeepPBS生成空間圖形，說(shuō)明蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)以及蛋白質(zhì)和DNA表示之間的關(guān)系。DeepPBS還可以預(yù)測(cè)不同蛋白質(zhì)家族的結(jié)合特異性，不像許多現(xiàn)有的方法僅限于一個(gè)蛋白質(zhì)家族。

“對(duì)于研究人員來(lái)說(shuō)，重要的是要有一種方法可以普遍適用于所有蛋白質(zhì)，而不僅僅局限于一個(gè)充分研究的蛋白質(zhì)家族。這種方法也允許我們?cè)O(shè)計(jì)新的蛋白質(zhì)，”Rohs說(shuō)。

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的重大進(jìn)展

自從DeepMind的AlphaFold出現(xiàn)以來(lái)，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域發(fā)展迅速，AlphaFold可以根據(jù)序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。這些工具增加了可供科學(xué)家和研究人員分析的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。DeepPBS與結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法一起工作，用于預(yù)測(cè)沒(méi)有可用實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)的特異性。

Rohs表示，DeepPBS的應(yīng)用非常廣泛。這種新的研究方法可能會(huì)加速設(shè)計(jì)針對(duì)癌細(xì)胞特定突變的新藥和治療方法，并在合成生物學(xué)和RNA研究中帶來(lái)新的發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用。

本研究主要由NIH撥款R35GM130376支持。