新AI模型CARBonAra推動蛋白質序列預測新進展
使用CARBonAra進行序列預測（示意圖）。圖片來源：瑞士洛桑聯邦理工學院
瑞士洛桑聯邦理工學院推出了一款名為CARBonAra的創(chuàng)新人工智能（AI）模型，該模型能夠依據不同分子環(huán)境中的主鏈結構限制，精確預測蛋白質序列，預示著蛋白質工程以及醫(yī)學和生物技術等多個領域將迎來重要突破。這一研究成果已刊登在《自然·通訊》雜志的最新一期中。
CARBonAra的訓練數據集包含約37萬個亞基，此外還從蛋白質數據庫中選取了10萬個亞基用于驗證，7萬個亞基用于測試。
該模型基于團隊之前開發(fā)的蛋白質結構轉換器框架，利用幾何轉換器這一深度學習模型來處理點與點之間的空間關系（如原子坐標），從而學習并預測復雜結構。CARBonAra的一大特色是其對“上下文”的感知能力，尤其在提升序列恢復率方面表現出色。
當CARBonAra納入分子“上下文”信息，如蛋白質與其他蛋白質、核酸、脂質或離子之間的界面時，其序列恢復率得到了顯著提高。
CARBonAra不僅在合成基準測試中展現出卓越表現，還通過實驗驗證證明了其在蛋白質工程中的靈活性和準確性，為未來藥物發(fā)現提供了新的工具。其在酶工程中的成功應用也顯示出巨大的工業(yè)應用潛力。 |
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