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的蛋白质的带模型。istockphoto.com
的蛋白质的带模型。istockphoto.com

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蛋白质是细胞的生命至关重要,执行复杂的任务和催化化学反应。科学家和工程师一直在寻求利用这种权力通过设计可以执行新的任务,如治疗疾病,捕获碳,或收获能量人造蛋白,但很多设计创造这种蛋白质的过程是缓慢而复杂的,具有很高的失败率。

机器学习揭示了几招打造人造蛋白

芝加哥,伊利诺伊|发表于2020年7月24日

在可能有整个医疗,农业的影响,以及能源领域的突破,通过在分子工程(PME)在芝加哥大学普利兹克建筑学院的研究人员团队负责开发了一种人工智能为主导的过程,使用大数据设计新的蛋白质。

通过开发机器学习模型,可以检讨基因组数据库扑杀蛋白质的信息,研究人员发现用于构建人造蛋白相对简单的设计规则。当团队在实验室构建这些人造蛋白,他们发现,他们进行了化学这么好,他们相媲美自然界中发现的那些。

“我们都知道像进化的简单过程如何能导致如此高性能的材料作为一种蛋白质,”拉玛阮冈纳赞,约瑟夫·雷根斯坦教授生物化学与分子生物学,分子普利兹克工程系和学院说。“我们发现,基因组数据包含关于蛋白质结构和功能的基本规则海量的信息,现在我们已经能够瓶大自然的规则创建蛋白质自己。”

结果是7月24日在科学杂志上发表。

采用人工智能学会设计规则

蛋白质是由数百或数千个氨基酸组成,并且这些氨基酸序列指定蛋白质的结构和功能。但是,仅仅了解如何构建这些序列产生新的蛋白质已具有挑战性。过去的工作已导致可指定结构的方法,但是功能已经更加难以捉摸。

什么阮冈纳赞和他的合作者实现在过去的15年是基因组数据库 - 这是成倍增长 - 包含有关蛋白质的结构和功能的基本规则海量的信息。他的研究小组开发了一种基于此数据的数学模型,然后利用机器学习的方法来揭示蛋白质的基本设计规则的新的信息开始。

对于这项研究,他们研究代谢酶的分支酸变位酶家族,一种蛋白质,这种蛋白质是生命的重要在许多细菌,真菌和植物。使用机器学习模型,研究人员能够揭示这些蛋白质背后的简单的设计规则。

该模型表明,在对氨基酸的进化氨基酸位置和相关性只是保护足以预测将具有蛋白家族的性质的新的人工序列。

“我们一般认为建立的东西,你必须首先深刻地理解它是如何工作的,”阮冈纳赞说。“但是,如果你有足够的数据的例子,你可以使用深层学习方法学习设计的规则,即使你了解它是如何工作以及为什么它内置的方式。”

他和他的同事则制作的合成基因编码的蛋白质,它们克隆到细菌,看着细菌然后做用他们的正常细胞机械合成蛋白质。他们发现,人造蛋白具有相同的催化功能自然分支酸变位酶蛋白。

一个平台,以了解其他复杂的系统

由于设计规则,那么相对简单,研究人员可能会与他们创造的人造蛋白的数量是非常大的。

“约束是远远小于我们的想象,他们会是这样,”阮冈纳赞说。“自然界中的设计规则简单,我们相信类似的方法可以帮助我们寻找模型在生物学等复杂的系统,如生态系统或脑的设计。”

虽然人工智能透露了设计规则,阮冈纳赞和他的同事仍然不完全理解为什么这些模型的工作。接着,他们将努力了解模型是如何得出这一结论的。“有许多工作要做更多的工作,”他说。

同时,他们也希望利用这个平台来开发,可以解决紧迫的社会问题,蛋白质,气候变化等。阮冈纳赞和副教授。安德鲁·弗格森教授已经纺出了一个名为Evozyne公司,将在能源,环境,催化,和农业商业化应用这一技术。阮冈纳赞曾与UChicago的Polsky中心创业与创新合作文件,专利和授权的IP公司。

“这个系统为我们提供的方式,我们一直梦想着我们可以理性地工程蛋白质分子的平台,”他说。“它不仅可以教我们的这些蛋白质如何工作,如何发展的物理学,它可以帮助我们找到像碳捕获和能量收集问题的解决方案。甚至更一般地,在蛋白质研究甚至可能帮助教我们怎样的深层神经背后的现代机器的网络实际学习工作“。

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在纸张上的其他作者包括来自德克萨斯大学达拉斯西南医学中心威廉·P·拉斯;马丁Weigt,利玛窦Figliuzzi和皮埃尔·巴拉特,Charlaix从索邦Üniversite电?;基督教斯托克,彼得·卡斯特,唐纳德Hilvert从苏黎世联邦理工学院;西蒙娜COCCO和了Laboratoire德体质DE L'巴黎高等师范学校苏培rieure雷米Monasson?;从芝加哥大学迈克尔Socolich。

资金来源:芝加哥中心的大学数据及计算,绿色系统生物学中心在得克萨斯大学西南医学中心,欧盟H2020研究和创新计划的大学,国立新闻社德拉RECHERCHE美国国立卫生研究院,罗伯特A·韦尔奇基金会和瑞士国家科学基金会。

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联系方式:
辛西娅·梅迪纳


@UChicago

版权所有©芝加哥大学

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引文:“设计分支酸变位酶的酶基础演化模型,”拉斯等人。科学。DOI:10.1126 / science.aba3304:

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