Научниците ги откриваат скриените структури на материјали и биомолекули користејќи кристалографија и крио-електронска микроскопија (крио-ЕМ). Сепак, бидејќи овие дисциплини се соочуваат со сè поголеми компликации, машинското учење стана вреден сојузник.
Во овој пост, ќе го разгледаме фасцинантниот пресек на „Методи на машинско учење за кристалографија и крио-ЕМ“. Придружете ни се додека го истражуваме револуционерното влијание на вештачката интелигенција во отклучувањето на тајните на атомскиот и молекуларниот универзум.
Најпрво сакам да се ублажам во темата и да спомнам кои се точно термините на кристалографија и Cryo-Em, па понатаму ќе истражиме каде машинско учење влегува во претставата.
Кристалографија
Кристалографијата е проучување на распоредот на атомите во кристалните материјали. Кристалите се цврсти материи составени од атоми кои се наредени во повторлива шема за да формираат високо структурирана структура.
Поради овој редовен распоред, материјалите имаат уникатни својства и однесувања, што ја прави кристалографијата витална за разбирање на својствата на многу супстанции.
Научниците можат да ја испитаат кристалната решетка користејќи техники како дифракција на Х-зраци, давајќи клучни информации за позициите на атомите и заемодејствата на поврзувањето. Кристалографијата е важна во многу области, од науката за материјали и хемијата до геологијата и биологијата. Тоа помага во развојот на нови материјали и разбирањето на минералните својства.
Може дури и да ни помогне во дешифрирањето на комплицираните структури на биолошките молекули како што се протеините.
Крио-ЕМ (крио-електронска микроскопија)
Крио-електронската микроскопија (Cryo-EM) е софистицирана технологија за сликање која им овозможува на истражувачите да ги видат тродимензионалните структури на биомолекули со атомска или речиси атомска резолуција.
Cryo-EM ги зачувува биомолекулите во нивната речиси природна состојба со брзо замрзнување во течен азот, за разлика од стандардната електронска микроскопија, на која примероците треба да се фиксираат, обојат и дехидрираат.
Ова го спречува формирањето леден кристал, зачувувајќи ја биолошката структура. Научниците сега можат да видат прецизни детали за огромните протеински комплекси, вируси и клеточни органели, обезбедувајќи клучен увид во нивните функции и односи.
Cryo-EM ја трансформираше структурната биологија дозволувајќи им на истражувачите да истражуваат биолошки процеси на претходно незамисливи нивоа на детали. Нејзините апликации се движат од откривање лекови и развој на вакцини до разбирање на молекуларните основи на болеста.
Зошто се важни?
Крио-ЕМ и кристалографијата се клучни за унапредување на нашето разбирање на природниот свет.
Кристалографијата ни овозможува да го откриеме и разбереме атомскиот распоред во материјалите, овозможувајќи ни да изградиме нови соединенија со специфични квалитети за широк опсег на намени. Кристалографијата е суштинска во обликувањето на нашата модерна култура, од полупроводници кои се користат во електрониката до лекови кои се користат за лекување на болести.
Cryo-EM, од друга страна, дава фасцинантен поглед на комплицираниот механизам на животот. Научниците добиваат увид во основните биолошки процеси со прегледување на архитектурата на биомолекулите, овозможувајќи им да произведуваат подобри лекови, да дизајнираат насочени терапии и ефикасна борба против заразните болести.
Напредокот на Cryo-EM отвора нови погледи во медицината, биотехнологијата и нашето севкупно разбирање за градежните блокови на животот.
Подобрување на предвидување и анализа на структурата со машинско учење во кристалографија
Машинското учење е неверојатно корисно во кристалографијата, револуционизирајќи го начинот на кој научниците ги предвидуваат и толкуваат кристалните структури.
Алгоритмите можат да извлечат обрасци и корелации од огромни збирки на податоци на познати кристални структури, овозможувајќи брзо предвидување на нови кристални структури со неспоредлива прецизност.
На пример, истражувачите на Thorn Lab ја докажаа ефикасноста на машинското учење во предвидувањето на стабилноста на кристалите и енергијата на формирање, обезбедувајќи витални увиди во термодинамичките својства на материјалите.
Овој развој не само што го забрзува откривањето на нови материјали, туку и оптимизацијата на сегашните, доведувајќи во нова ера на истражување на материјали со подобри квалитети и функционалности.
Слика: Пример за кристална структура илустрирана на софтверот Меркур.
Како машинското учење го открива Cryo-EM?
Машинското учење отвори нов свет на можности во крио-електронската микроскопија (Cryo-EM), дозволувајќи им на научниците да истражуваат подлабоко во структурната сложеност на биомолекулите.
Истражувачите можат да анализираат огромни количини на крио-ЕМ податоци користејќи нови технологии како што се длабоко учење, реконструкција на тридимензионални модели на биолошки молекули со неспоредлива јасност и точност.
Оваа комбинација на машинско учење со крио-ЕМ овозможи сликање на претходно недешифрирани протеински структури, обезбедувајќи нови сознанија за нивните активности и односи.
Комбинацијата на овие технологии дава огромно ветување за откривање лекови бидејќи им овозможува на истражувачите прецизно да таргетираат специфични места за врзување, што доведува до создавање на поефикасни лекови за различни нарушувања.
Алгоритми за машинско учење за забрзување на Cryo-EM анализа на податоци
Cryo-EM истрагите генерираат детални и масивни сетови на податоци, кои можат да бидат и подарок и проклетство за истражувачите. Сепак, методите за машинско учење се покажаа како суштински во ефективната анализа и интерпретација на податоците од крио-ЕМ.
Научниците можат да користат пристапи за учење без надзор за автоматско откривање и класифицирање на различни протеински структури, намалувајќи ги рачните операции кои одземаат многу време.
Овој метод не само што ја забрзува анализата на податоците, туку и ја подобрува доверливоста на наодите со отстранување на човечките предрасуди во интерпретацијата на комплицираните структурни податоци.
Вклучувањето на машинското учење во анализата на податоците на Cryo-EM, како што е прикажано во последните дела, нуди начин за подлабоко познавање на комплицираните биолошки процеси и потемелно испитување на животната молекуларна машинерија.
Towards Hybrid Approaches: Bridging the Experiment-Computation Gap
Машинското учење има потенцијал да го премости јазот помеѓу експерименталните податоци и пресметковните модели во кристалографијата и крио-ЕМ.
Комбинацијата на експериментални податоци и техники за машинско учење овозможува развој на прецизни модели на предвидување, подобрувајќи ја веродостојноста на определувањето на структурата и проценката на имотот.
Учењето со пренос, техника која го применува знаењето научено од една област во друга, се појавува како значајна алатка за зголемување на ефикасноста на кристалографските и Cryo-EM истрагите во овој контекст.
Хибридните техники, кои комбинираат експериментални сознанија со компјутерски капацитет, претставуваат најсовремена опција за решавање на предизвикувачки научни предизвици, ветувајќи дека ќе го смениме начинот на кој гледаме и манипулираме со атомскиот и молекуларниот свет.
Користење на конволуциони невронски мрежи за избор на честички во Cryo-EM
Со давање слики со висока резолуција на биолошките молекули, крио-електронската микроскопија (Cryo-EM) го трансформираше проучувањето на макромолекуларните структури.
Сепак, собирањето честички, кое подразбира препознавање и извлекување на поединечни слики од честички од микрографиите на Cryo-EM, беше долга и напорна задача.
Истражувачите постигнаа огромен напредок во автоматизирањето на оваа постапка со употреба на машинско учење, особено конволутивни невронски мрежи (CNN).
DeepPicker и Topaz-Denoise се две алгоритми за длабоко учење кои овозможуваат целосно автоматизиран избор на честички во крио-ЕМ, значително забрзувајќи ја обработката и анализата на податоците.
Пристапите засновани на CNN станаа критични за забрзување на Cryo-EM процедурите и дозволувајќи им на истражувачите да се фокусираат на истраги на повисоко ниво со прецизно откривање на честички со висока прецизност.
Оптимизација на кристалографија со користење на предвидливо моделирање
Квалитетот на податоците за дифракција и исходите од кристализација може да имаат значително влијание врз определувањето на структурата во макромолекуларната кристалографија.
Вештачките невронски мрежи (АНН) и векторските машини за поддршка (SVM) се успешно користени за да се оптимизираат поставките за кристализација и да се предвиди квалитетот на дифракција на кристалите. Предвидувачките модели произведени од истражувачите помагаат во дизајнирањето на експериментите и ја зголемуваат стапката на успех на испитувањата за кристализација.
Овие модели можат да откријат обрасци кои водат до добри резултати со проценка на огромни количини на податоци за кристализација, помагајќи им на истражувачите да произведат висококвалитетни кристали за последователни тестови за дифракција на Х-зраци. Како резултат на тоа, машинското учење стана неопходна алатка за брзо и насочено кристалографско тестирање.
Подобрување на Cryo-EM структурното препознавање
Разбирањето на секундарната структура на биолошките молекули со користење на мапи за густина на Cryo-EM е критично за одредување на нивните функции и интеракции.
Пристапите за машинско учење, имено архитектурите за длабоко учење, како што се конволуционите мрежи со графикони и рекурентните мрежи, се користени за автоматско лоцирање на карактеристиките на секундарната структура во крио-ЕМ мапите.
Овие методи ги истражуваат локалните карактеристики во картите со густина, овозможувајќи прецизна класификација на секундарните структурни елементи. Машинското учење им овозможува на истражувачите да истражуваат комплицирани хемиски структури и да добијат увид во нивните биолошки активности преку автоматизирање на овој трудоинтензивен процес.
Слика: Крио-ЕМ реконституција на структура
Изградба на модел на кристалографија и забрзување на валидација
Изградбата и валидацијата на моделот се клучни фази во макромолекуларната кристалографија за да се обезбеди точност и доверливост на структурниот модел.
Технологиите за машинско учење, како што се конволуционите автоенкодери и моделите на Бајза, се користени за помош и подобрување на овие процеси. AAnchor, на пример, користи CNN за да ги препознае прицврстените амино киселини во мапите со густина на Cryo-EM, што помага во автоматско развивање на модели.
Бејзиските модели за машинско учење исто така беа користени за интегрирање на податоците за дифракција на Х-зраци и доделување вселенски групи во мапи за густина на електрони со мали молекули.
Овие достигнувања не само што го забрзуваат определувањето на структурата, туку обезбедуваат и поопсежни проценки на квалитетот на моделот, што резултира со поцврсти и повторливи резултати од истражувањето.
Иднината на машинското учење во структурната биологија
Како што се гледа од зголемениот број научни публикации, интеграцијата на машинското учење во крио-ЕМ и кристалографијата постојано се подобрува, обезбедувајќи плејада нови решенија и апликации.
Машинското учење ветува дополнително трансформирање на структурната биолошка средина со континуиран развој на моќни алгоритми и проширување на курирани ресурси.
Синергијата помеѓу машинското учење и структурната биологија го отвора патот за откритија и увиди во атомскиот и молекуларниот свет, од брзо утврдување на структурата до откривање лекови и инженерство на протеини.
Тековното истражување на оваа фасцинантна тема ги инспирира научниците да ја искористат моќта на вештачката интелигенција и да ги отклучат мистериите на градежните блокови во животот.
Заклучок
Инкорпорирањето на технологиите за машинско учење во кристалографијата и крио-електронската микроскопија отвори ново доба во структурната биологија.
Машинското учење значително го забрза темпото на истражување и донесе неспоредливи увиди во атомскиот и молекуларниот свет, од автоматизирање на напорните операции како што е изборот на честички до подобрување на предвидливото моделирање за кристализација и квалитет на дифракција.
Истражувачите сега можат ефикасно да проценат огромни количини на податоци користејќи конволуционерни нервните мрежи и други напредни алгоритми, кои веднаш ги предвидуваат кристалните структури и извлекуваат вредни информации од мапите за густина на крио-електронската микроскопија.
Овие случувања не само што ги забрзуваат експерименталните операции туку овозможуваат и подлабоко проучување на биолошките структури и функции.
Конечно, конвергенцијата на машинското учење и структурната биологија ги менува пејзажите на кристалографијата и крио-електронската микроскопија.
Заедно, овие најсовремени технологии нè доближуваат до подобро разбирање на атомскиот и молекуларниот свет, ветувајќи откритија што ја менуваат играта во истражувањето на материјалите, развојот на лекови и сложената машинерија на самиот живот.
Додека ја прифаќаме оваа фасцинантна нова граница, иднината на структурната биологија блеска силно со неограничени можности и способност за решавање на најтешките загатки на природата.
Оставете Одговор