導讀 蛋白質常被稱為人體的工作物質。一個典型的身體有20，000多種不同類型的蛋白質，每種蛋白質都涉及人類生活所需的許多功能?，F在，普渡大學
蛋白質常被稱為人體的工作物質。一個典型的身體有20，000多種不同類型的蛋白質，每種蛋白質都涉及人類生活所需的許多功能。
現在，普渡大學的研究人員設計了一種新的方法，利用深度學習更好地理解蛋白質在體內的相互作用模式，從而為各種疾病相關的蛋白質相互作用的精確結構模型鋪平了道路，并設計了更好的專門針對蛋白質相互作用的藥物。本作品于《生物信息學》在線發(fā)表。
生物科學和計算機科學教授景島樂基原說：“為了了解蛋白質復合功能的分子機制，生物學家一直在使用X射線和顯微鏡等實驗方法，但這是一項耗時且資源密集型的工作。普渡大學理學院領導研究團隊?！拔覀儗嶒炇液推渌麢C構的生物信息學研究人員一直在開發(fā)蛋白質復合物建模的計算方法。一個巨大的挑戰(zhàn)是，一種計算方法通常會生成數千個模型，可能很難選擇正確的模型或對模型進行排名?！?
Kihara和他的團隊開發(fā)了一個名為DOVE的系統，該系統利用基于Voxel的深度神經網絡技術進行誘餌選擇，并將深度學習原理應用到蛋白質相互作用的虛擬模型中。DOVE掃描模型的蛋白質-蛋白質界面，然后利用深度學習模型的原理來區(qū)分和捕捉正確和錯誤模型的結構特征。
“我們的工作代表了生物信息學領域的巨大進步，”研究生和研究團隊成員王新說?！斑@可能是研究人員第一次成功地利用深度學習和3D功能來快速了解一些蛋白質模型的有效性。然后，這些信息可以用來制造靶向藥物，以防止某些蛋白質-蛋白質相互作用。”
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