Навукоўцы раскрываюць схаваныя структуры матэрыялаў і біямалекул з дапамогай крышталаграфіі і крыяэлектроннай мікраскапіі (крыя-ЭМ). Аднак, паколькі гэтыя дысцыпліны сутыкаюцца з усё большымі ўскладненнямі, машыннае навучанне стала каштоўным саюзнікам.
У гэтай публікацыі мы разгледзім захапляльнае скрыжаванне «Метадаў машыннага навучання для крышталаграфіі і Cryo-EM». Далучайцеся да нас, калі мы даследуем рэвалюцыйнае ўздзеянне штучнага інтэлекту на раскрыццё сакрэтаў атамнага і малекулярнага сусветаў.
Перш за ўсё, я хачу палегчыць тэму і згадаць, якія менавіта тэрміны крышталаграфіі і Cryo-Em, а затым мы будзем даследаваць далей, дзе навучанне з дапамогай машыны уступае ў гульню.
Крышталаграфія
Крышталаграфія - гэта вывучэнне размяшчэння атамаў у крышталічных матэрыялах. Крышталі - гэта цвёрдыя рэчывы, якія складаюцца з атамаў, якія паўтараюцца ўзорна, утвараючы высокаструктураваную структуру.
З-за такога рэгулярнага размяшчэння матэрыялы маюць унікальныя ўласцівасці і паводзіны, што робіць крышталаграфію жыццёва важнай для разумення ўласцівасцей многіх рэчываў.
Навукоўцы могуць даследаваць крышталічную рашотку з дапамогай такіх метадаў, як дыфракцыя рэнтгенаўскіх прамянёў, што дае важную інфармацыю аб размяшчэнні атамаў і ўзаемадзеянні сувязі. Крышталаграфія важная ў многіх галінах, ад матэрыялазнаўства і хіміі да геалогіі і біялогіі. Гэта дапамагае ў распрацоўцы новых матэрыялаў і разуменні мінеральных уласцівасцяў.
Гэта нават можа дапамагчы нам у расшыфроўцы складаных структур біялагічных малекул, такіх як бялкі.
Cryo-EM (Крыя-электронная мікраскапія)
Крыяэлектронная мікраскапія (Cryo-EM) - гэта складаная тэхналогія візуалізацыі, якая дазваляе даследчыкам бачыць трохмерныя структуры біямалекул з атамным або блізкім да атамнага дазволам.
Cryo-EM захоўвае біямалекулы ў іх блізкім да натуральных умовах шляхам хуткага замарожвання іх у вадкім азоце, у адрозненне ад стандартнай электроннай мікраскапіі, пры якой узоры трэба фіксаваць, афарбоўваць і абязводжваць.
Гэта прадухіляе адукацыю крышталяў лёду, захоўваючы біялагічную структуру. Навукоўцы цяпер могуць бачыць дакладныя дэталі вялізных бялковых комплексаў, вірусаў і клеткавых арганэл, даючы важнае ўяўленне аб іх функцыях і ўзаемасувязях.
Cryo-EM змяніў структурную біялогію, дазволіўшы даследчыкам даследаваць біялагічныя працэсы на неймаверных раней узроўнях дэталізацыі. Яго прымяненне вар'іруецца ад адкрыцця лекаў і распрацоўкі вакцын да разумення малекулярных асноў хваробы.
Чаму яны важныя?
Cryo-EM і крышталаграфія маюць вырашальнае значэнне для далейшага разумення свету прыроды.
Крышталаграфія дазваляе выявіць і спасцігнуць размяшчэнне атамаў у матэрыялах, што дазваляе ствараць новыя злучэнні з пэўнымі якасцямі для шырокага спектру выкарыстання. Крышталаграфія мае важнае значэнне для фарміравання нашай сучаснай культуры, ад паўправаднікоў, якія выкарыстоўваюцца ў электроніцы, да лекаў, якія выкарыстоўваюцца для лячэння захворванняў.
Cryo-EM, з іншага боку, дае захапляльны погляд на складаны механізм жыцця. Навукоўцы атрымліваюць уяўленне аб фундаментальных біялагічных працэсах, разглядаючы архітэктуру біямалекул, што дазваляе ім вырабляць лепшыя лекі, распрацоўваць таргетную тэрапію і эфектыўна змагацца з інфекцыйнымі захворваннямі.
Дасягненні Cryo-EM адкрываюць новыя далягляды ў медыцыне, біятэхналогіях і нашым агульным разуменні будаўнічых блокаў жыцця.
Паляпшэнне прагназавання і аналізу структуры з дапамогай машыннага навучання ў крышталаграфіі
Машыннае навучанне было неверагодна карысным у крышталаграфіі, зрабіўшы рэвалюцыю ў тым, як навукоўцы прагназуюць і інтэрпрэтуюць крышталічныя структуры.
Алгарытмы могуць здабываць заканамернасці і карэляцыі з велізарных набораў даных вядомых крышталічных структур, што дазваляе хутка прагназаваць новыя крышталічныя структуры з беспрэцэдэнтнай дакладнасцю.
Напрыклад, даследчыкі Thorn Lab даказалі эфектыўнасць машыннага навучання ў прагназаванні стабільнасці крышталя і энергіі фарміравання, забяспечваючы жыццёва важную інфармацыю аб тэрмадынамічных уласцівасцях матэрыялаў.
Гэтая распрацоўка не толькі паскарае адкрыццё новых матэрыялаў, але і аптымізацыю існуючых, адкрываючы новую эру даследаванняў матэрыялаў з лепшымі якасцямі і функцыянальнасцю.
Выява: прыклад крышталічнай структуры, праілюстраваны ў праграмным забеспячэнні Mercury.
Як машыннае навучанне раскрывае Cryo-EM?
Машыннае навучанне адкрыла новы свет магчымасцей у крыяэлектроннай мікраскапіі (Cryo-EM), дазваляючы навукоўцам глыбей паглыбіцца ў структурную складанасць біямалекул.
Даследчыкі могуць аналізаваць велізарныя аб'ёмы даных крыя-ЭМ, выкарыстоўваючы такія новыя тэхналогіі, як глыбокае вывучэнне, рэканструюючы трохмерныя мадэлі біялагічных малекул з беспрэцэдэнтнай яснасцю і дакладнасцю.
Такое спалучэнне машыннага навучання з крыя-ЭМ дазволіла выявіць бялковыя структуры, якія раней немагчыма было расшыфраваць, даючы новае ўяўленне аб іх дзейнасці і ўзаемасувязях.
Спалучэнне гэтых тэхналогій дае велізарныя перспектывы для адкрыцця лекаў, паколькі дазваляе даследчыкам дакладна нацэльвацца на пэўныя сайты звязвання, што прыводзіць да стварэння больш эфектыўных лекаў ад розных захворванняў.
Алгарытмы машыннага навучання для паскарэння аналізу дадзеных Cryo-EM
Даследаванні Cryo-EM генеруюць падрабязныя і масіўныя наборы даных, якія могуць быць як падарункам, так і праклёнам для даследчыкаў. Аднак метады машыннага навучання апынуліся важнымі для эфектыўнага аналізу і інтэрпрэтацыі даных крыя-ЭМ.
Навукоўцы могуць выкарыстоўваць метады некантраляванага навучання для аўтаматычнага выяўлення і класіфікацыі розных бялковых структур, скарачаючы працаёмкія ручныя аперацыі.
Гэты метад не толькі паскарае аналіз даных, але і павышае надзейнасць высноў, пазбаўляючы ад чалавечых прадузятасцяў пры інтэрпрэтацыі складаных структурных даных.
Уключэнне машыннага навучання ў аналіз даных Cryo-EM, як было паказана ў нядаўніх працах, прапануе шлях да больш глыбокага пазнання складаных біялагічных працэсаў і больш дбайнага вывучэння малекулярных механізмаў жыцця.
Насустрач гібрыдным падыходам: пераадоленне разрыву паміж эксперыментам і вылічэннямі
Машыннае навучанне мае патэнцыял для ліквідацыі разрыву паміж эксперыментальнымі дадзенымі і вылічальнымі мадэлямі ў крышталаграфіі і крыя-ЭМ.
Спалучэнне эксперыментальных даных і метадаў машыннага навучання дазваляе распрацоўваць дакладныя прагнастычныя мадэлі, павышаючы надзейнасць вызначэння структуры і ацэнкі ўласцівасці.
Трансфернае навучанне, метад, які прымяняе веды, атрыманыя ў адной вобласці, у іншай, з'яўляецца важным інструментам для павышэння эфектыўнасці крышталяграфічных і Cryo-EM даследаванняў у гэтым кантэксце.
Гібрыдныя метады, якія спалучаюць эксперыментальныя ідэі з камп'ютэрнымі магчымасцямі, уяўляюць сабой перадавую магчымасць вырашэння складаных навуковых задач, абяцаючы змяніць тое, як мы бачым атамны і малекулярны свет і маніпулюем ім.
Выкарыстанне згортачных нейронавых сетак для збору часціц у Cryo-EM
Даючы выявы біялагічных малекул з высокім разрозненнем, крыяэлектронная мікраскапія (Cryo-EM) змяніла даследаванне макрамалекулярных структур.
Аднак выбар часціц, які цягне за сабой распазнаванне і выманне асобных малюнкаў часціц з мікрафатаграфій Cryo-EM, быў працаёмкай і цяжкай задачай.
Даследчыкі дасягнулі велізарнага прагрэсу ў аўтаматызацыі гэтай працэдуры, у прыватнасці, з дапамогай машыннага навучання згорткавыя нейронавыя сеткі (CNN).
DeepPicker і Topaz-Denoise - гэта два алгарытмы глыбокага навучання якія забяспечваюць цалкам аўтаматызаваны выбар часціц у крыя-ЭМ, што значна паскарае апрацоўку і аналіз дадзеных.
Падыходы, заснаваныя на CNN, сталі вырашальнымі для паскарэння працэдур Cryo-EM і дазволу даследчыкам засяродзіцца на даследаваннях больш высокага ўзроўню шляхам дакладнага выяўлення часціц з высокай дакладнасцю.
Аптымізацыя крышталаграфіі з выкарыстаннем прагнастычнага мадэлявання
Якасць дыфракцыйных даных і вынікі крышталізацыі могуць мець значны ўплыў на вызначэнне структуры ў макрамалекулярнай крышталаграфіі.
Штучныя нейронавыя сеткі (ANN) і машыны падтрымкі вектараў (SVM) паспяхова выкарыстоўваліся для аптымізацыі параметраў крышталізацыі і прагназавання якасці дыфракцыі крышталя. Прагнастычныя мадэлі, створаныя даследчыкамі, дапамагаюць у распрацоўцы эксперыментаў і павялічваюць паспяховасць выпрабаванняў крышталізацыі.
Гэтыя мадэлі могуць выяўляць заканамернасці, якія прыводзяць да добрых вынікаў, ацэньваючы велізарныя аб'ёмы дадзеных крышталізацыі, дапамагаючы даследчыкам вырабляць высакаякасныя крышталі для наступных рэнтгенаўскіх дыфракцыйных выпрабаванняў. У выніку машыннае навучанне стала незаменным інструментам для хуткага і мэтанакіраванага крышталяграфічнага тэставання.
Паляпшэнне структурнага распазнання Cryo-EM
Разуменне другаснай структуры біялагічных малекул з выкарыстаннем карт шчыльнасці Cryo-EM мае вырашальнае значэнне для вызначэння іх функцый і ўзаемадзеяння.
Падыходы машыннага навучання, а менавіта архітэктуры глыбокага навучання, такія як згорткавыя і рэкурэнтныя сеткі графаў, выкарыстоўваліся для аўтаматычнага вызначэння другасных структурных асаблівасцей на картах крыя-ЭМ.
Гэтыя метады даследуюць мясцовыя асаблівасці на картах шчыльнасці, што дазваляе дакладна класіфікаваць другасныя структурныя элементы. Машыннае навучанне дазваляе даследчыкам даследаваць складаныя хімічныя структуры і атрымліваць уяўленне аб іх біялагічнай дзейнасці шляхам аўтаматызацыі гэтага працаёмкага працэсу.
Выява: рэканстытуцыя структуры Cryo-EM
Паскарэнне пабудовы і праверкі мадэлі крышталаграфіі
Пабудова і праверка мадэлі з'яўляюцца ключавымі этапамі макрамалекулярнай крышталаграфіі для забеспячэння дакладнасці і надзейнасці структурнай мадэлі.
Для дапамогі і паляпшэння гэтых працэсаў выкарыстоўваліся такія тэхналогіі машыннага навучання, як сверточные автокодеры і байесовские мадэлі. AAnchor, напрыклад, выкарыстоўвае CNN для распазнання якарных амінакіслот у картах шчыльнасці Cryo-EM, што дапамагае ў аўтаматычнай распрацоўцы мадэляў.
Байесовские мадэлі машыннага навучання таксама выкарыстоўваліся для інтэграцыі дадзеных рэнтгенаўскай дыфракцыі і прызначэння прасторавых груп на картах электроннай шчыльнасці малых малекул.
Гэтыя дасягненні не толькі паскараюць вызначэнне структуры, але і забяспечваюць больш разгорнутыя ацэнкі якасці мадэлі, што прыводзіць да больш надзейных і ўзнаўляемых вынікаў даследаванняў.
Будучыня машыннага навучання ў структурнай біялогіі
Як відаць з расце колькасці навуковых публікацый, інтэграцыя машыннага навучання ў крыя-ЭМ і крышталаграфію пастаянна паляпшаецца, забяспечваючы мноства новых рашэнняў і прыкладанняў.
Машыннае навучанне абяцае далейшае пераўтварэнне асяроддзя структурнай біялогіі з пастаяннай распрацоўкай магутных алгарытмаў і пашырэннем падабраных рэсурсаў.
Сінэргія паміж машынным навучаннем і структурнай біялогіяй адкрывае шлях для адкрыццяў і разумення атамнага і малекулярнага свету, ад хуткага вызначэння структуры да адкрыцця лекаў і бялковай інжынерыі.
Даследаванні, якія працягваюцца па гэтай захапляльнай тэме, натхняюць навукоўцаў выкарыстоўваць моц штучнага інтэлекту і раскрыць таямніцы будаўнічых блокаў жыцця.
заключэнне
Уключэнне тэхналогій машыннага навучання ў крышталаграфію і крыяэлектронную мікраскапію адкрыла новую эпоху ў структурнай біялогіі.
Машыннае навучанне істотна паскорыла тэмп даследаванняў і прынесла беспрэцэдэнтнае разуменне атамнага і малекулярнага свету, ад аўтаматызацыі цяжкіх аперацый, такіх як выбар часціц, да паляпшэння прагназуючага мадэлявання для якасці крышталізацыі і дыфракцыі.
Цяпер даследчыкі могуць эфектыўна ацэньваць велізарныя аб'ёмы даных з дапамогай згортвання нейронавыя сеткі і іншыя перадавыя алгарытмы, імгненна прадбачачы крышталічныя структуры і здабываючы каштоўную інфармацыю з карт шчыльнасці крыяэлектроннай мікраскапіі.
Гэтыя распрацоўкі не толькі паскараюць эксперыментальныя аперацыі, але і дазваляюць больш глыбока вывучаць біялагічныя структуры і функцыі.
Нарэшце, канвергенцыя машыннага навучання і структурнай біялогіі змяняе ландшафты крышталаграфіі і крыяэлектроннай мікраскапіі.
Разам гэтыя перадавыя тэхналогіі набліжаюць нас да лепшага разумення атамнага і малекулярнага светаў, абяцаючы істотныя прарывы ў даследаваннях матэрыялаў, распрацоўцы лекаў і складаным механізме самога жыцця.
Па меры таго, як мы прымаем гэтую захапляльную новую мяжу, будучыня структурнай біялогіі ярка ззяе бязмежнымі магчымасцямі і здольнасцю вырашаць самыя складаныя галаваломкі прыроды.
Пакінуць каментар