Unsa kaha kung magamit naton ang artipisyal nga paniktik aron matubag ang usa sa labing kaayo nga misteryo sa kinabuhi - pagpilo sa protina? Ang mga siyentipiko nagtrabaho niini sulod sa mga dekada.
Makatagna na ang mga makina sa mga istruktura sa protina nga adunay katingad-an nga katukma gamit ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on, pagbag-o sa pag-uswag sa tambal, bioteknolohiya, ug ang among kahibalo sa sukaranan nga mga proseso sa biolohikal.
Apil kanako sa usa ka eksplorasyon ngadto sa makaiikag nga gingharian sa AI protina pagpilo, diin cutting-edge nga teknolohiya nagbangga sa komplikado sa kinabuhi sa iyang kaugalingon.
Pagpadayag sa Misteryo sa Pagpilo sa Protina
Ang mga protina nagtrabaho sa atong mga lawas sama sa gagmay nga mga makina aron mahimo ang hinungdanon nga mga buluhaton sama sa pagbungkag sa pagkaon o pagdala sa oxygen. Kinahanglang pil-on kini sa saktong paagi aron epektibong molihok, sama nga ang yawe kinahanglang putlon sa saktong paagi aron mohaum sa kandado. Sa diha nga ang protina nahimo, usa ka komplikado kaayo nga proseso sa pagpilo magsugod.
Ang pagpilo sa protina mao ang proseso diin ang tag-as nga mga kadena sa mga amino acid, ang mga bloke sa pagtukod sa protina, mapilo ngadto sa tulo-ka-dimensional nga mga istruktura nga nagdiktar sa function sa protina.
Tagda ang usa ka taas nga hilo sa mga lubid nga kinahanglang orderon sa usa ka tukma nga porma; Kini ang mahitabo kung ang usa ka protina mapilo. Apan, dili sama sa mga beads, ang mga amino acid adunay talagsaon nga mga kinaiya ug nakig-uban sa usag usa sa lainlaing mga paagi, nga naghimo sa pagpilo sa protina nga usa ka komplikado ug sensitibo nga proseso.
Ang hulagway dinhi naghawas sa hemoglobin sa tawo, nga usa ka iladong gipilo nga protina
Ang mga protina kinahanglang mapilo nga paspas ug tukma, o sila mahimong sayop nga pagkapilo ug depekto. Kana mahimong mosangpot sa mga sakit sama sa Alzheimer's ug Parkinson's. Ang temperatura, presyur, ug ang presensya sa ubang mga molekula sa selula adunay epekto sa proseso sa pagpilo.
Human sa mga dekada nga panukiduki, ang mga siyentista naningkamot gihapon nga mahibal-an kung giunsa pagpilo ang mga protina.
Maayo na lang, ang mga pag-uswag sa artificial intelligence nagpauswag sa pag-uswag sa sektor. Ang mga siyentipiko makapaabut sa istruktura sa mga protina nga mas tukma kaysa kaniadto pinaagi sa paggamit Mga algorithm sa pagkat-on sa makina aron masusi ang daghang gidaghanon sa datos.
Kini adunay potensyal sa pagbag-o sa pag-uswag sa tambal ug pagdugang sa atong molekular nga kahibalo sa sakit.
Mahimo ba nga Mas Maayo ang mga Makina?
Ang Kinaandan nga Protein Folding Techniques Adunay Limitasyon
Gisulayan sa mga siyentista nga mahibal-an ang pagpilo sa protina sulod sa mga dekada, apan ang kakuti sa proseso naghimo niini nga usa ka mahagiton nga hilisgutan.
Ang naandan nga mga pamaagi sa pagtagna sa istruktura sa protina naggamit usa ka kombinasyon sa mga pamaagi sa eksperimento ug pagmodelo sa kompyuter, bisan pa, kini nga mga pamaagi tanan adunay mga kakulangan.
Ang mga pamaagi sa eksperimento sama sa X-ray crystallography ug nuclear magnetic resonance (NMR) mahimong makahurot sa panahon ug mahal. Ug, ang mga modelo sa kompyuter usahay nagsalig sa yano nga mga pangagpas, nga mahimong mosangpot sa sayup nga mga panagna.
Ang AI Makabuntog Niini nga mga Balabag
Sa tinuud, artipisyal nga intelligence nga naghatag ug bag-ong saad alang sa mas tukma ug episyente nga panagna sa istruktura sa protina. Ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina mahimong magsusi sa daghang gidaghanon sa datos. Ug, gibuksan nila ang mga sumbanan nga dili makalimtan sa mga tawo.
Nagresulta kini sa pagmugna og bag-ong mga himan sa software ug mga plataporma nga makahimo sa pagtagna sa istruktura sa protina nga adunay dili hitupngan nga katukma.
Ang Labing Gisaad nga Machine Learning Algorithm para sa Protein Structure Prediction
Ang AlphaFold nga sistema nga gitukod sa Google DeepMind team mao ang usa sa labing maayong pag-uswag niini nga dapit. Nakabaton kini og dakong pag-uswag sa bag-ohay nga katuigan pinaagi sa paggamit lawom nga algorithm sa pagkat-on aron matagna ang istruktura sa mga protina base sa pagkasunodsunod sa mga amino acid niini.
Ang mga neural network, pagsuporta sa mga vector machine, ug random nga kalasangan usa sa daghang mga pamaagi sa pagkat-on sa makina nga nagpakita sa saad sa pagtagna sa istruktura sa protina.
Kini nga mga algorithm makakat-on gikan sa daghang mga dataset. Ug, mahimo nilang mapaabut ang mga correlation tali sa lainlaing mga amino acid. Busa, atong tan-awon kon sa unsang paagi kini molihok.
Co-evolutionary Analyses ug ang Unang AlphaFold Generation
Ang kalampusan sa AlphaFold gitukod sa usa ka lawom nga modelo sa neural network nga naugmad gamit ang co-evolutionary analysis. Ang konsepto sa co-evolution nag-ingon nga kung ang duha ka amino acid sa usa ka protina mag-interact sa usag usa, sila mag-uswag aron mapadayon ang ilang functional link.
Makita sa mga tigdukiduki kung unsang mga pares sa mga amino acid ang lagmit nga makontak sa 3D nga istruktura pinaagi sa pagtandi sa mga han-ay sa amino acid sa daghang parehas nga mga protina.
Kini nga datos nagsilbi nga pundasyon alang sa unang pag-uli sa AlphaFold. Gitagna niini ang gitas-on tali sa mga pares sa amino acid ingon man ang mga anggulo sa peptide bond nga nagsumpay kanila. Kini nga pamaagi milabaw sa tanan nga una nga mga pamaagi alang sa pagtagna sa istruktura sa protina gikan sa pagkasunod-sunod, bisan kung ang katukma gipugngan gihapon alang sa mga protina nga wala’y dayag nga mga template.
AlphaFold 2: Usa ka Bag-ong Bag-ong Pamaagi
Ang AlphaFold2 usa ka software sa kompyuter nga gihimo sa DeepMind nga naggamit sa pagkasunod-sunod sa amino acid sa protina aron matagna ang 3D nga istruktura sa protina.
Mahinungdanon kini tungod kay ang istruktura sa usa ka protina nagdiktar kung giunsa kini molihok, ug ang pagsabut sa function niini makatabang sa mga siyentipiko sa paghimo og mga tambal nga nagpunting sa protina.
Ang AlphaFold2 neural network nakadawat isip input sa amino acid sequence sa protina ingon man sa mga detalye kung giunsa ang pagkasunod-sunod itandi sa ubang mga sequence sa usa ka database (kini gitawag nga "sequence alignment").
Ang neural network naghimo ug panagna bahin sa 3D nga istruktura sa protina base sa kini nga input.
Unsa ang Nagbulag niini sa AlphaFold2?
Sukwahi sa ubang mga pamaagi, ang AlphaFold2 nagtagna sa tinuod nga 3D nga istruktura sa protina imbes nga ang panagbulag lamang tali sa mga parisan sa amino acid o ang mga anggulo tali sa mga gapos nga nagkonektar niini (sama sa naunang mga algorithm).
Aron mapaabut sa neural network ang tibuuk nga istruktura sa usa ka higayon, ang istruktura gi-encode nga end-to-end.
Ang laing yawe nga kinaiya sa AlphaFold2 mao nga kini nagtanyag sa usa ka banabana kon unsa ka masaligon kini sa iyang forecast. Gipresentar kini isip usa ka color coding sa gipaabot nga estraktura, nga adunay pula nga nagrepresentar sa taas nga pagsalig ug asul nga nagsugyot og ubos nga pagsalig.
Mapuslanon kini tungod kay nagpahibalo kini sa mga siyentipiko bahin sa kalig-on sa panagna.
Pagtag-an sa Nagkahiusang Istruktura sa Daghang Pagkasunodsunod
Ang pinakabag-o nga pagpalapad sa Alphafold2, nailhan nga Alphafold Multimer, nagtagna sa hiniusa nga istruktura sa daghang mga han-ay. Kini adunay taas nga mga rate sa sayup bisan kung kini labi ka maayo kaysa sa nauna nga mga teknik. 25 lang sa 4500 ka protina complex ang malampusong gitagna.
Ang 70% sa bagis nga mga rehiyon sa pagporma sa kontak husto nga gitagna, apan ang relatibong orientasyon sa duha ka protina dili husto. Kung ang median alignment nga giladmon ubos sa halos 30 ka sequence, ang katukma sa Alphafold multimer nga mga panagna mokunhod pag-ayo.
Giunsa Paggamit ang Alphafold Predictions
Ang gitagna nga mga modelo gikan sa AlphaFold gitanyag sa parehas nga mga format sa file ug mahimong magamit sa parehas nga mga paagi sama sa mga istruktura sa eksperimento. Importante nga tagdon ang mga pagbanabana sa katukma nga gitanyag uban sa modelo aron malikayan ang mga dili pagsinabtanay.
Labi na nga makatabang kini alang sa mga komplikado nga istruktura sama sa interwoven homomer o mga protina nga napilo lamang sa presensya sa usa ka
wala mailhi nga ligand.
Pipila ka mga Hagit
Ang nag-unang problema sa paggamit sa gitagna nga mga istruktura mao ang pagsabut sa dynamics, ligand selectivity, control, allostery, post-translational nga mga kausaban, ug kinetics sa pagbugkos nga walay access sa protina ug biophysical data.
Pagtuon sa makina ug physics-based molekular dynamics research mahimong gamiton sa pagbuntog niini nga problema.
Kini nga mga imbestigasyon mahimong makabenepisyo gikan sa espesyal ug episyente nga arkitektura sa kompyuter. Samtang ang AlphaFold nakab-ot ang daghang pag-uswag sa pagtagna sa mga istruktura sa protina, daghan pa ang mahibal-an sa natad sa biology sa istruktura, ug ang mga panagna sa AlphaFold mao ra ang pagsugod nga punto alang sa umaabot nga pagtuon.
Unsa ang Ubang Talagsaon nga mga Himan?
RoseTTAFold
Ang RoseTTAFold, nga gihimo sa mga tigdukiduki sa Unibersidad sa Washington, naggamit usab ug lawom nga mga algorithm sa pagkat-on aron matagna ang mga istruktura sa protina, apan gihiusa usab niini ang usa ka bag-ong pamaagi nga nailhan nga "torsion angle dynamics simulations" aron mapaayo ang gitagna nga mga istruktura.
Kini nga pamaagi nakahatag ug makapadasig nga mga resulta ug mahimong mapuslanon sa pagbuntog sa mga limitasyon sa kasamtangan nga AI protein folding tools.
trRosetta
Ang laing himan, trRosetta, nagtagna sa pagpilo sa protina pinaagi sa paggamit sa a neural network gibansay sa minilyon nga mga han-ay sa protina ug mga istruktura.
Gigamit usab niini ang teknik nga "modelo nga nakabase sa template" aron makahimo og mas tukma nga mga panagna pinaagi sa pagtandi sa target nga protina sa parehas nga nahibal-an nga mga istruktura.
Gipakita nga ang trRosetta makahimo sa pagtagna sa mga istruktura sa gagmay nga mga protina ug mga komplikado sa protina.
DeepMetaPSICOV
Ang DeepMetaPSICOV usa pa nga himan nga nagpunting sa pagtagna sa mga mapa sa kontak sa protina. Kini, gigamit ingon usa ka giya sa pagtagna sa pagpilo sa protina. Kini naggamit lawom nga pagkat-on mga pamaagi sa pagtagna sa posibilidad sa nahabilin nga mga interaksyon sa sulod sa usa ka protina.
Kini sa ulahi gigamit sa pagtagna sa kinatibuk-ang mapa sa kontak. Gipakita sa DeepMetaPSICOV ang potensyal sa pagtagna sa mga istruktura sa protina nga adunay daghang katukma, bisan kung napakyas ang nangaging mga pamaagi.
Unsa ang Umaabut sa Umaabut?
Ang kaugmaon sa AI protein folding masanag. Ang lawom nga mga algorithm nga nakabase sa pagkat-on, labi na ang AlphaFold2, bag-ohay lang nga nakahimog daghang pag-uswag sa kasaligan nga pagtagna sa mga istruktura sa protina.
Kini nga pagpangita adunay potensyal nga mabag-o ang pag-uswag sa tambal pinaagi sa pagtugot sa mga siyentipiko nga mas masabtan ang istruktura ug gimbuhaton sa mga protina, nga sagad nga mga target sa pagtambal.
Bisan pa, ang mga isyu sama sa pagtagna sa mga komplikado sa protina ug pag-ila sa tinuod nga kahimtang sa pagpaandar sa gipaabut nga mga istruktura nagpabilin. Dugang nga panukiduki ang gikinahanglan aron masulbad kini nga mga isyu ug madugangan ang katukma ug kasaligan sa AI protein folding algorithms.
Bisan pa, ang potensyal nga mga benepisyo niini nga teknolohiya dako kaayo, ug kini adunay potensyal nga motultol sa paghimo sa mas epektibo ug tukma nga mga tambal.
Leave sa usa ka Reply