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    人工智能解開(kāi)了生物學(xué)的巨大挑戰(zhàn)之一

    2020-12-02 14:09:11 來(lái)源: 用戶: 

    數(shù)十年來(lái),科學(xué)家一直在努力尋找如何快速預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的扭曲,糾結(jié)形狀的方法,并從那里進(jìn)一步了解生命本身的機(jī)制。本周,由谷歌姊妹公司DeepMind創(chuàng)建的一個(gè)人工智能程序被證明實(shí)際上已經(jīng)克服了這一挑戰(zhàn),它預(yù)測(cè)了在兩年一度的競(jìng)賽中,蛋白質(zhì)被扭曲成三維結(jié)構(gòu)的方式,該評(píng)判被認(rèn)為是改變游戲規(guī)則的結(jié)果。

    馬里蘭大學(xué)的計(jì)算生物學(xué)家約翰·穆?tīng)柼?John Moult)說(shuō):“從某種意義上說(shuō),問(wèn)題已經(jīng)解決了。他于1994年與他人共同創(chuàng)立了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)技術(shù)(CASP)競(jìng)爭(zhēng)性關(guān)鍵評(píng)估,并被《自然》雜志引用。

    歐洲生物信息學(xué)研究所的珍妮特·桑頓周一在競(jìng)賽組織者的一份聲明中說(shuō),解決這一問(wèn)題的工作是“人類(lèi)好奇心,努力和智慧的勝利”。

    與CASP或DeepMind無(wú)關(guān)的桑頓說(shuō):“對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的更好理解以及使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)的能力意味著對(duì)生命,進(jìn)化以及人類(lèi)健康和疾病的更好理解。”

    所有生物的細(xì)胞都包含數(shù)千種蛋白質(zhì),它們是催化體內(nèi)大多數(shù)化學(xué)反應(yīng)的主力。

    它們對(duì)生命至關(guān)重要-從肌肉功能到血液中的氧氣攜帶-也是癌癥,甚至等疾病的關(guān)鍵。

    蛋白質(zhì)從氨基酸鏈開(kāi)始,然后皺成獨(dú)特的三維纏結(jié)。

    正是這種形狀與其功能直接相關(guān)。

    半個(gè)世紀(jì)以來(lái),科學(xué)家一直在思考如何準(zhǔn)確,快速地預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的形成形式(在數(shù)量眾多的可能性中),即通過(guò)查看其氨基酸鏈來(lái)決定蛋白質(zhì)的形成過(guò)程,這一過(guò)程在實(shí)驗(yàn)室中可能要花費(fèi)數(shù)年的時(shí)間。

    CASP競(jìng)賽涉及大約100個(gè)團(tuán)隊(duì),這些團(tuán)隊(duì)獲得了數(shù)十種蛋白質(zhì)的氨基酸序列,并負(fù)責(zé)估計(jì)其最終形狀,這是組織者所熟知的。

    DeepMind的程序AlphaGo在復(fù)雜的策略游戲“ Go”中擊敗了精英人類(lèi)玩家,在2016年震驚了世界。DeepMind在2018年的上一場(chǎng)競(jìng)賽中已經(jīng)位居榜首。

    根據(jù)CASP的組織者,這次,它的AlphaFold程序確定了許多蛋白質(zhì)的形狀“達(dá)到了與昂貴且費(fèi)時(shí)的實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)相當(dāng)?shù)木_度”。

    “這改變了醫(yī)學(xué)”

    馬克斯·普朗克發(fā)育生物學(xué)研究所的進(jìn)化生物學(xué)家安德烈·盧帕斯(Andrei Lupas)是評(píng)估小組的成員,他對(duì)《自然》雜志說(shuō),AlphaFold幫助他確定了一種他的實(shí)驗(yàn)室一直試圖固定下來(lái)的蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。

    他告訴《自然》雜志:“這將改變醫(yī)學(xué)。它將改變研究。它將改變生物工程。它將改變一切。”

    關(guān)于藥物發(fā)現(xiàn)和《科學(xué)轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)》(Science Translational Medicine)制藥行業(yè)的文章的德里克·洛(Derek Lowe)將蛋白質(zhì)折疊描述為“看著成堆的鉸鏈木材自發(fā)地重新堆成功能性的船,貨車(chē)和樹(shù)屋”。

    他說(shuō),AlphaFold結(jié)果并不意味著該程序?qū)⒊掷m(xù)提供正確的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

    “但是要使許多不同的蛋白質(zhì)達(dá)到這樣的結(jié)構(gòu)精度水平,這是以前從未做過(guò)的事情。”

    DeepMind表示,正在研究該程序如何幫助增加對(duì)某些疾病的了解,例如,確定一種蛋白質(zhì)是否發(fā)生故障。

    它在一份聲明中說(shuō):“這些見(jiàn)解可以使藥物開(kāi)發(fā)工作更加精確,并補(bǔ)充現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)方法,從而更快地找到有希望的治療方法。”

    該公司補(bǔ)充說(shuō),它正在努力編寫(xiě)一份經(jīng)過(guò)同行評(píng)審的論文,并且正在“探索如何最好地提供對(duì)該系統(tǒng)的更廣泛訪問(wèn)”。

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