과학자들은 결정학 및 극저온 전자 현미경(cryo-EM)을 사용하여 재료 및 생체 분자의 숨겨진 구조를 밝힙니다. 그러나 이러한 분야가 점점 더 복잡해짐에 따라 기계 학습은 귀중한 동맹이 되었습니다.
이 게시물에서는 "Methods of Machine Learning for Crystallography and Cryo-EM"의 매력적인 교차점을 살펴보겠습니다. 원자 및 분자 우주의 비밀을 밝히는 데 있어 인공 지능의 혁신적인 영향을 조사하는 데 저와 함께 하십시오.
우선, 주제를 쉽게 설명하고 결정학 및 Cryo-Em의 용어가 정확히 무엇인지 언급한 다음 더 자세히 조사할 것입니다. 기계 학습 연극에 온다.
결정학
결정학은 결정질 물질의 원자 배열을 연구하는 학문입니다. 결정은 고도로 구조화된 구조를 형성하기 위해 반복 패턴으로 배열된 원자로 구성된 고체입니다.
이러한 규칙적인 배열로 인해 재료는 고유한 특성과 동작을 가지므로 많은 물질의 특성을 이해하는 데 결정학이 중요합니다.
과학자들은 X선 회절과 같은 기술을 사용하여 결정 격자를 검사하여 원자 위치 및 결합 상호 작용에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 결정학은 재료 과학 및 화학에서 지질학 및 생물학에 이르기까지 많은 분야에서 중요합니다. 신소재 개발 및 광물성질 이해에 도움이 됩니다.
단백질과 같은 생물학적 분자의 복잡한 구조를 해독하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
Cryo-EM(저온 전자 현미경)
극저온 전자 현미경(Cryo-EM)은 연구원들이 원자 또는 원자에 가까운 분해능으로 생체 분자의 XNUMX차원 구조를 볼 수 있게 해주는 정교한 이미징 기술입니다.
Cryo-EM은 샘플을 고정, 염색 및 탈수해야 하는 표준 전자 현미경과 달리 액체 질소에서 급속 동결하여 생체 분자를 거의 자연 상태로 보존합니다.
이것은 얼음 결정 형성을 방지하여 생물학적 구조를 보존합니다. 과학자들은 이제 거대한 단백질 복합체, 바이러스 및 세포 소기관의 정확한 세부 정보를 볼 수 있어 이들의 기능과 관계에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.
Cryo-EM은 연구자들이 이전에는 생각할 수 없었던 세부 수준에서 생물학적 과정을 탐구할 수 있도록 함으로써 구조 생물학을 변화시켰습니다. 그것의 응용 범위는 약물 발견 및 백신 개발에서 질병 분자 기초 이해에 이르기까지 다양합니다.
그들이 중요한 이유는 무엇입니까?
Cryo-EM과 결정학은 자연 세계에 대한 이해를 넓히는 데 매우 중요합니다.
결정학을 통해 재료의 원자 배열을 발견하고 이해할 수 있으므로 다양한 용도로 사용할 수 있는 특정 품질의 새로운 화합물을 만들 수 있습니다. 결정학은 전자 제품에 사용되는 반도체에서 질병 치료에 사용되는 약물에 이르기까지 현대 문화를 형성하는 데 필수적입니다.
반면에 Cryo-EM은 생명의 복잡한 메커니즘에 대한 매혹적인 시각을 제공합니다. 과학자들은 생체분자의 구조를 관찰함으로써 근본적인 생물학적 과정에 대한 통찰력을 얻음으로써 더 나은 약물을 생산하고, 표적 치료법을 설계하고, 전염병을 효율적으로 퇴치할 수 있게 합니다.
Cryo-EM의 발전은 의학, 생명 공학 및 생명의 빌딩 블록에 대한 우리의 전반적인 이해에 새로운 지평을 열어줍니다.
결정학에서 기계 학습을 통한 구조 예측 및 분석 향상
머신 러닝은 과학자들이 결정 구조를 예측하고 해석하는 방법을 혁신적으로 바꾸어 결정학에 큰 도움이 되었습니다.
알고리즘은 알려진 결정 구조의 막대한 데이터 세트에서 패턴과 상관 관계를 추출할 수 있으므로 비교할 수 없는 정밀도로 새로운 결정 구조를 신속하게 예측할 수 있습니다.
예를 들어, Thorn Lab 연구원들은 결정 안정성 및 형성 에너지를 예측하는 기계 학습의 효과를 입증하여 재료의 열역학적 특성에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.
이러한 발전은 새로운 재료의 발견을 가속화할 뿐만 아니라 현재 재료의 최적화를 가속화하여 더 나은 품질과 기능으로 재료 연구의 새로운 시대를 가져옵니다.
이미지: Mercury 소프트웨어에 표시된 결정 구조의 예.
기계 학습이 Cryo-EM을 공개하는 방법은 무엇입니까?
기계 학습은 극저온 전자 현미경(Cryo-EM)에서 새로운 가능성의 세계를 열어 과학자들이 생체 분자의 구조적 복잡성을 더 깊이 탐구할 수 있도록 합니다.
연구자들은 다음과 같은 새로운 기술을 사용하여 방대한 양의 cryo-EM 데이터를 분석할 수 있습니다. 깊은 학습, 비교할 수 없는 명확성과 정확성으로 생물학적 분자의 XNUMX차원 모델을 재구성합니다.
기계 학습과 cryo-EM의 이러한 조합은 이전에는 해독할 수 없었던 단백질 구조의 이미징을 허용하여 그들의 활동과 관계에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다.
이러한 기술의 조합은 연구자들이 특정 결합 부위를 정확하게 표적으로 삼아 다양한 장애에 대해 보다 효과적인 의약품을 만들 수 있게 해주기 때문에 신약 개발에 엄청난 가능성을 가지고 있습니다.
Cryo-EM 데이터 분석 가속화를 위한 기계 학습 알고리즘
Cryo-EM 조사는 연구자에게 선물이자 저주가 될 수 있는 상세하고 방대한 데이터 세트를 생성합니다. 그러나 기계 학습 방법은 cryo-EM 데이터의 효과적인 분석 및 해석에 필수적인 것으로 입증되었습니다.
과학자들은 자율 학습 방식을 사용하여 다양한 단백질 구조를 자동으로 감지하고 분류하여 시간 소모적인 수동 작업을 줄일 수 있습니다.
이 방법은 데이터 분석 속도를 높일 뿐만 아니라 복잡한 구조 데이터 해석에서 인간의 편향을 제거하여 결과의 신뢰성을 향상시킵니다.
최근 작업에서 입증된 바와 같이 Cryo-EM 데이터 분석에 기계 학습을 통합하면 복잡한 생물학적 과정에 대한 더 깊은 지식과 생명의 분자 기계에 대한 보다 철저한 조사를 위한 방법을 제공합니다.
하이브리드 접근 방식을 향하여: 실험-계산 격차 해소
기계 학습은 결정학 및 cryo-EM에서 실험 데이터와 계산 모델 사이의 격차를 해소할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
실험 데이터와 기계 학습 기술의 조합을 통해 정확한 예측 모델을 개발할 수 있어 구조 결정 및 속성 추정의 신뢰성이 향상됩니다.
한 영역에서 학습한 지식을 다른 영역에 적용하는 기술인 전이 학습은 이러한 맥락에서 결정학 및 Cryo-EM 조사의 효율성을 높이는 중요한 도구로 나타납니다.
실험적 통찰력과 컴퓨터 용량을 결합한 하이브리드 기술은 도전적인 과학적 과제를 해결하기 위한 최첨단 옵션을 나타내며 원자 및 분자 세계를 보고 조작하는 방법을 바꿀 것을 약속합니다.
Convolutional Neural Network를 사용하여 Cryo-EM에서 입자 선택
생물학적 분자의 고해상도 이미지를 제공함으로써 저온 전자 현미경(Cryo-EM)은 거대분자 구조 연구를 변화시켰습니다.
그러나 Cryo-EM 현미경 사진에서 개별 입자 이미지를 인식하고 추출하는 입자 선택은 시간이 많이 걸리고 힘든 작업이었습니다.
연구자들은 기계 학습을 사용하여 이 절차를 자동화하는 데 엄청난 진전을 이루었습니다. 컨볼 루션 신경망 (CNN).
DeepPicker와 Topaz-Denoise는 두 가지입니다. 딥 러닝 알고리즘 cryo-EM에서 완전히 자동화된 입자 선택을 가능하게 하여 데이터 처리 및 분석 속도를 상당히 높입니다.
CNN 기반 접근 방식은 Cryo-EM 절차를 가속화하고 연구원이 높은 정밀도로 입자를 정확하게 감지하여 더 높은 수준의 조사에 집중할 수 있도록 하는 데 중요해졌습니다.
예측 모델링을 사용한 결정학의 최적화
회절 데이터 및 결정화 결과의 품질은 거대분자 결정학에서 구조 결정에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
결정화 설정을 최적화하고 결정 회절 품질을 예측하는 데 인공 신경망(ANN)과 지원 벡터 기계(SVM)가 성공적으로 사용되었습니다. 연구원이 생성한 예측 모델은 실험 설계를 돕고 결정화 실험의 성공률을 향상시킵니다.
이러한 모델은 대량의 결정화 데이터를 평가하여 좋은 결과로 이어지는 패턴을 발견할 수 있으며 연구자가 후속 X선 회절 테스트를 위해 고품질 결정을 생산하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 결과적으로 기계 학습은 신속하고 표적화된 결정학적 테스트를 위한 필수 도구가 되었습니다.
Cryo-EM 구조 인식 개선
Cryo-EM 밀도 맵을 사용하여 생물학적 분자의 XNUMX차 구조를 이해하는 것은 분자의 기능과 상호 작용을 결정하는 데 중요합니다.
기계 학습 접근 방식, 즉 그래프 컨벌루션 및 순환 네트워크와 같은 딥 러닝 아키텍처는 cryo-EM 맵에서 XNUMX차 구조 기능을 자동으로 찾는 데 사용되었습니다.
이러한 방법은 밀도 맵의 로컬 기능을 조사하여 XNUMX차 구조 요소를 정확하게 분류할 수 있습니다. 기계 학습을 통해 연구원은 복잡한 화학 구조를 조사하고 노동 집약적인 프로세스를 자동화하여 생물학적 활동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
이미지: 구조의 Cryo-EM 재구성
결정학 모델 구축 및 검증 가속화
모델 구성 및 검증은 구조 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위한 거대분자 결정학의 핵심 단계입니다.
컨볼루션 자동 인코더 및 베이지안 모델과 같은 기계 학습 기술은 이러한 프로세스를 지원하고 개선하는 데 사용되었습니다. 예를 들어 AAnchor는 CNN을 사용하여 자동 모델 개발을 돕는 Cryo-EM 밀도 맵에서 앵커 아미노산을 인식합니다.
베이지안 기계 학습 모델은 또한 X선 회절 데이터를 통합하고 소분자 전자 밀도 지도에서 공간 그룹을 할당하는 데 사용되었습니다.
이러한 발전은 구조 결정 속도를 높일 뿐만 아니라 모델 품질에 대한 보다 광범위한 평가를 제공하여 보다 강력하고 재현 가능한 연구 결과를 제공합니다.
구조 생물학에서 기계 학습의 미래
점점 더 많은 과학 간행물에서 알 수 있듯이 cryo-EM과 결정학에서 기계 학습의 통합은 지속적으로 개선되어 수많은 새로운 솔루션과 응용 프로그램을 제공합니다.
기계 학습은 강력한 알고리즘의 지속적인 개발과 선별된 자원의 확장으로 구조 생물학 환경을 더욱 변화시킬 것을 약속합니다.
기계 학습과 구조 생물학 간의 시너지 효과는 빠른 구조 결정에서 약물 발견 및 단백질 공학에 이르기까지 원자 및 분자 세계에 대한 발견과 통찰력을 위한 길을 닦고 있습니다.
이 매혹적인 주제에 대한 지속적인 연구는 과학자들이 AI의 힘을 활용하고 생명의 빌딩 블록의 신비를 풀도록 영감을 줍니다.
결론
기계 학습 기술을 결정학 및 극저온 전자 현미경에 통합하여 구조 생물학의 새로운 시대를 열었습니다.
기계 학습은 입자 선택과 같은 힘든 작업 자동화에서 결정화 및 회절 품질에 대한 예측 모델링 개선에 이르기까지 연구 속도를 크게 가속화하고 원자 및 분자 세계에 대한 비할 데 없는 통찰력을 가져왔습니다.
연구원은 이제 컨볼루션을 사용하여 방대한 양의 데이터를 효율적으로 평가할 수 있습니다. 신경망 및 기타 고급 알고리즘을 통해 결정 구조를 즉시 예측하고 극저온 전자 현미경 밀도 맵에서 귀중한 정보를 추출합니다.
이러한 개발은 실험 작업을 가속화할 뿐만 아니라 생물학적 구조와 기능에 대한 보다 심층적인 연구를 가능하게 합니다.
마지막으로, 기계 학습과 구조 생물학의 융합은 결정학 및 극저온 전자 현미경의 풍경을 바꾸고 있습니다.
이러한 최첨단 기술을 통해 우리는 원자 및 분자 세계에 대한 더 나은 이해에 가까워지고 재료 연구, 약물 개발 및 복잡한 생명체 자체의 판도를 바꾸는 혁신을 약속합니다.
우리가 이 매력적인 새 지평을 받아들임에 따라 구조 생물학의 미래는 무한한 가능성과 자연의 가장 어려운 퍼즐을 풀 수 있는 능력으로 밝게 빛납니다.
댓글을 남겨주세요.