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第四范式论文获《Nature Commuciations》收录 AI可大幅提高肽链发现速度

资讯 TOM    2018-12-12 12:17

近日,国际顶级学术期刊《Nature Communications》收录了一篇人工智能×生物化学的论文——《Discovering de novo peptide substrates for enzymes using machine learning》,该论文提出了利用机器学习方法研究生物化学的方法和成果,通过研究快速优化具有特定生化机能的肽链的通用方法,大幅提高肽链的发现速度并取得显著成效。作为该论文共同第一作者,第四范式科学家王嘉磊表示:相比传统的基于变异进化的搜索方案,机器学习模型具有更强的导向性,和贝叶斯优化这种高效的搜索策略联合,整体发现速度比传统进化方案有数量级的提升。

基于该论文中提到的设计方案来发现可用作蛋白质标记的正交肽受体,发现命中率高达30%,远高于变异进化方案的3%和随机搜索的0.001%。由于该方案具备广泛通用性,未来可被广泛应用于生物化学的未来研究中,进一步加速生物化学的发展,拓展人类对生命认知边界。

第四范式论文获《Nature Commuciations》收录 AI可大幅提高肽链发现速度

肽由于其无与伦比的活性和多样性,对人类近代医学发展起到了关键作用,因此发现和合成具有特殊性能的肽一直是生物化学领域的重点研究方向,而时下火热的人工智能技术则为该研究方向提供了新的思路。

该论文中提及通过采用迭代式的机器学习来加快肽链发现的过程:一个机器学习模型读入历史实验数据并能对任意一种新的肽链结构作出预测;基于贝叶斯优化的搜索算法将会发现最有潜力的肽链以供合成和实验验证;新的试验结果又被用来训练更新机器学习模型;该过程不断重复直到发现目标为止。

据悉,哈佛医学院曾花费一年多的时间找到一种肽链,而基于论文的方法则能在一年时间内发现了三百多种肽链,其发现肽链的速度的效率大幅提升。

一直以来,人类对生命充满了好奇,不断探索其中的奥秘,希望通过生物化学不断对生命进行解码,为大家揭示生命的神秘全貌。人工智能×生物科学无疑是目前最热门的研究方向,通过人工智能技术与生物化学的深度融合,已经在肽链研究、DNA测序、靶向药物研究等多个领域取得令人兴奋研究成果,有望成为帮助我们揭开生命密码的最佳途径。

《Nature Communications》是国际顶级学术期刊《Nature》发行的子刊,其目的在于发布颇具综合性并代表某一领域重大进展的研究论文。在最新发布的2017年科学期刊引用报告(JCR, Journal Citation Reports)中,《Nature Communications》位列全球多学科综合性期刊的第3位,仅次于《Nature》与《Science》。而以往,《Nature》及其子刊发表的人工智能与计算机科学类论文占比较少,更偏重论文的创新性及技术对自然科学领域的重要意义。随着《Discovering de novo peptide substrates for enzymes using machine learning》等论文收录,预示着人工智能在科学研究各个领域的创新应用和加速能力正逐渐展现,相信未来人工智能+科学领域的创新研究论文和成果将逐渐成为全球多学科综合性顶级期刊的热门“常客”展现在全世界公众面前。

 

责任编辑: WY-BD

责任编辑: WY-BD
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