သိပ္ပံပညာရှင်များသည် crystallography နှင့် cryo-electron microscopy (cryo-EM) ကို အသုံးပြု၍ ဝှက်ထားသော ပစ္စည်းများနှင့် ဇီဝမော်လီကျူးများ၏ အသွင်သဏ္ဍန်များကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ဤပညာရပ်များသည် အမြဲတစေ ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်နှင့်အမျှ စက်သင်ယူမှုသည် တန်ဖိုးရှိသော မဟာမိတ်ဖြစ်လာသည်။
ဤပို့စ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် " Crystallography နှင့် Cryo-EM အတွက် စက်သင်ယူခြင်းနည်းလမ်းများ" ၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော လမ်းဆုံကို ကြည့်ပါမည်။ အက်တမ်နှင့် မော်လီကျူးစကြာဝဠာများ၏ လျှို့ဝှက်ချက်များကို သော့ဖွင့်ရန်အတွက် ဉာဏ်ရည်တု၏ တော်လှန်သော အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စုံစမ်းနေစဉ်တွင် ကျွန်ုပ်နှင့် ပူးပေါင်းလိုက်ပါ။
ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်သည် အကြောင်းအရာကို လွယ်ကူစေပြီး ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန်နှင့် Cryo-Em ၏ သတ်မှတ်ချက်များကို အတိအကျဖော်ပြလိုပါသည်၊ ထို့နောက် မည်သည့်နေရာတွင် ဆက်လက်စုံစမ်းမည်၊ စက်သင်ယူမှု ကစားပွဲသို့ ရောက်ရှိလာသည်။
ပုံသွင်းခြင်း
Crystallography သည် ပုံဆောင်ခဲများအတွင်းရှိ အက်တမ်များ၏ အစီအစဉ်ကို လေ့လာခြင်း ဖြစ်သည်။ သလင်းကျောက်များသည် မြင့်မားသောဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံတစ်ခုဖြစ်လာစေရန် ထပ်ခါတလဲလဲပုံစံဖြင့်စီစဉ်ထားသော အက်တမ်များနှင့်ဖွဲ့စည်းထားသော အစိုင်အခဲများဖြစ်သည်။
ဤပုံမှန်အစီအစဉ်ကြောင့်၊ ပစ္စည်းများသည် ထူးခြားသောဂုဏ်သတ္တိများနှင့် အပြုအမူများရှိသည်၊ သတ္တုများစွာ၏ဂုဏ်သတ္တိများကို နားလည်ရန်အတွက် ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန်သည် အရေးကြီးသည်။
သိပ္ပံပညာရှင်များသည် X-ray diffraction ကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ အက်တမ်၏ တည်နေရာများနှင့် ချိတ်ဆက်မှု အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုဆိုင်ရာ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သည် ။ Crystallography သည် သိပ္ပံနှင့် ဓာတုဗေဒမှ ဘူမိဗေဒနှင့် ဇီဝဗေဒအထိ နယ်ပယ်များစွာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် ပစ္စည်းအသစ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် သတ္တုဂုဏ်သတ္တိများကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။
ပရိုတိန်းကဲ့သို့သော ဇီဝမော်လီကျူးများ၏ ရှုပ်ထွေးသောဖွဲ့စည်းပုံများကို ပုံဖော်ရာတွင်ပင် ကျွန်ုပ်တို့ကို ကူညီနိုင်ပါသည်။
Cryo-EM (Cryo-Electron Microscopy)
Cryo-electron microscopy (Cryo-EM) သည် သုတေသီများအား အက်တမ် သို့မဟုတ် အနီးရှိ အက်တမ် ကြည်လင်ပြတ်သားမှုဖြင့် ဇီဝမော်လီကျူးများ၏ သုံးဖက်မြင်ဖွဲ့စည်းပုံများကို မြင်နိုင်စေမည့် ဆန်းပြားသောပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
Cryo-EM သည် နမူနာများကို ပုံသေရန်၊ စွန်းထင်းရန်နှင့် ရေဓာတ်ခန်းခြောက်ရန် လိုအပ်သည့် စံအီလက်ထရွန်အဏုစကုပ်နှင့် ဆန့်ကျင်သည့်အနေဖြင့် ၎င်းတို့အား နိုက်ထရိုဂျင်အရည်တွင် အလျင်အမြန် အေးခဲစေခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ ဇီဝမော်လီကျူးများကို သဘာဝအတိုင်း အနေအထားတွင် ထိန်းသိမ်းထားသည်။
၎င်းသည် ရေခဲပုံဆောင်ခဲများ ဖြစ်ပေါ်ခြင်းကို တားဆီးပေးပြီး ဇီဝဖွဲ့စည်းပုံကို ထိန်းသိမ်းသည်။ ယခုအခါ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ကြီးမားသော ပရိုတိန်း ရှုပ်ထွေးမှုများ၊ ဗိုင်းရပ်စ်များနှင့် ဆဲလ်လူလာ organelles များ၏ အသေးစိတ် အချက်အလက်များကို ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာများနှင့် ဆက်ဆံရေးများအတွက် အရေးကြီးသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီဖြစ်သည်။
Cryo-EM သည် သုတေသီများအား ယခင်က ထင်မှတ်မထားသော အသေးစိတ်အဆင့်များတွင် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို စူးစမ်းလေ့လာခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒကို ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ ၎င်း၏အသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ကာကွယ်ဆေးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုမှ နာမကျန်းမှုမော်လီကျူးအခြေခံအုတ်မြစ်များကို နားလည်ခြင်းအထိ ပါဝင်သည်။
သူတို့ဘာကြောင့်အရေးကြီးတာလဲ။
Cryo-EM နှင့် ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန်တို့သည် သဘာဝကမ္ဘာကို ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုပိုမိုရရှိစေရေးအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
Crystallography သည် ပစ္စည်းများထဲတွင် အက်တမ်အစီအစဉ်ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပြီး နားလည်နိုင်စေကာ ကျယ်ပြန့်သောအသုံးပြုမှုအတွက် သီးခြားအရည်အသွေးများဖြင့် ဆန်းသစ်သောဒြပ်ပေါင်းများကို တည်ဆောက်နိုင်စေပါသည်။ Crystallography သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ခေတ်သစ်ယဉ်ကျေးမှုကို ပုံဖော်ရာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး အီလက်ထရွန်နစ်ပစ္စည်းတွင်သုံးသော တစ်ပိုင်းလျှပ်ကူးပစ္စည်းမှသည် ဝေဒနာများကိုကုသရန်အသုံးပြုသောဆေးဝါးများအထိဖြစ်သည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Cryo-EM သည် ဘဝ၏ရှုပ်ထွေးသောယန္တရားအတွက် စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသောအမြင်ကိုပေးသည်။ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဇီဝမော်လီကျူးများ၏ တည်ဆောက်ပုံများကို ကြည့်ရှုခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆေးဝါးများ ထုတ်လုပ်နိုင်စေရန်၊ ပစ်မှတ်ထားသော ကုထုံးများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ကာ ကူးစက်ရောဂါများကို ထိရောက်စွာ တိုက်ဖျက်နိုင်စေခြင်းဖြင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် အခြေခံဇီဝဖြစ်စဉ်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်ကြသည်။
Cryo-EM တိုးတက်မှုများသည် ဆေးပညာ၊ ဇီဝနည်းပညာနှင့် ဘဝတည်ဆောက်မှုလုပ်ကွက်များအကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့၏ အလုံးစုံနားလည်မှုတွင် ရှုထောင့်အသစ်များကို ဖွင့်ပေးပါသည်။
Crystallography တွင် Machine Learning ဖြင့် Structure Prediction နှင့် Analysis ကို မြှင့်တင်ခြင်း။
စက်သင်ယူခြင်းသည် ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန်တွင် မယုံနိုင်လောက်အောင် အထောက်အကူဖြစ်ပြီး၊ သိပ္ပံပညာရှင်များက ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံတို့ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေသည်။
အယ်လဂိုရီသမ်များသည် တုနှိုင်းမယှဉ်နိုင်သော တိကျမှုဖြင့် သလင်းကျောက်ဖွဲ့စည်းပုံအသစ်များကို လျင်မြန်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်စေရန် လူသိများသော ပုံဆောင်ခဲဖွဲ့စည်းပုံများ၏ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများမှ ပုံစံများနှင့် ဆက်နွယ်မှုများကို ထုတ်ယူနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ Thorn Lab မှ သုတေသီများသည် ပစ္စည်းများ၏ အပူချိန်ပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာ ဂုဏ်သတ္တိများကို အရေးပါသော ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းကို ပံ့ပိုးပေးသည့် crystal တည်ငြိမ်မှုနှင့် စွမ်းအင်ကို ခန့်မှန်းရာတွင် စက်သင်ယူခြင်း၏ ထိရောက်မှုကို သက်သေပြခဲ့သည်။
ဤဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ပစ္စည်းအသစ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးရုံသာမက လက်ရှိအရာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးကာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အရည်အသွေးများနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများဖြင့် ပစ္စည်းများ သုတေသနပြုသည့် ခေတ်သစ်ကို ဖော်ဆောင်ပေးပါသည်။
ရုပ်ပုံ- Mercury ဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် သရုပ်ဖော်ထားသည့် ပုံဆောင်ခဲဖွဲ့စည်းပုံ ဥပမာ။
Machine Learning သည် Cryo-EM ကို မည်သို့ထုတ်ဖော်သနည်း။
စက်သင်ယူခြင်းသည် သိပ္ပံပညာရှင်များအား ဇီဝမော်လီကျူးများ၏ တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း ထိုးဖောက်နိုင်စေမည့် Cryo-electron microscopy (Cryo-EM) တွင် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ကမ္ဘာသစ်တစ်ခုကို ဖွင့်လှစ်ပေးခဲ့သည်။
သုတေသီများသည် ဆန်းသစ်သောနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ cryo-EM ဒေတာ အများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုယှဉ်နိုင်သော ရှင်းလင်းပြတ်သားမှုနှင့် တိကျမှုမရှိသော ဇီဝမော်လီကျူးများ၏ သုံးဖက်မြင်ပုံစံများကို ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်း။
cryo-EM နှင့် စက်သင်ယူမှုပေါင်းစပ်မှုသည် ယခင်က ပုံဖော်၍မရသော ပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းပုံများကို ပုံရိပ်ဖော်နိုင်စေပြီး ၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် ဆက်ဆံရေးများအတွက် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအသစ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်ခဲ့သည်။
ဤနည်းပညာများ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် သုတေသီများအား သီးခြား ချိတ်ဆိုဒ်များကို တိကျစွာ ပစ်မှတ်ထားနိုင်စေသဖြင့် ရောဂါအမျိုးမျိုးအတွက် ပိုမိုထိရောက်သော ဆေးဝါးများ ဖန်တီးနိုင်စေသောကြောင့် သုတေသီများအား ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် ကြီးမားသောကတိကို ရရှိထားသည်။
Cryo-EM ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်
Cryo-EM စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုများသည် သုတေသီများအတွက် လက်ဆောင်တစ်ခုနှင့် ကျိန်စာတစ်ခုဖြစ်စေနိုင်သည့် အသေးစိတ်နှင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထုတ်ပေးပါသည်။ သို့သော်၊ စက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းများသည် cryo-EM ဒေတာကို ထိရောက်သောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အနက်ပြန်ဆိုခြင်းတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။
သိပ္ပံပညာရှင်များသည် အမျိုးမျိုးသော ပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းပုံများကို အလိုအလျောက်သိရှိနိုင်ပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားရန် ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး အချိန်ကုန်လူကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်မှုများကို လျှော့ချနိုင်သည်။
ဤနည်းလမ်းသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးရုံသာမက ရှုပ်ထွေးသောဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာအချက်အလက်များ၏အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်တွင် လူသားဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကိုလည်း တိုးတက်စေသည်။
မကြာသေးမီက လက်ရာများတွင် သရုပ်ပြထားသည့်အတိုင်း Cryo-EM ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် စက်သင်ယူခြင်း၏ ပေါင်းစပ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးရှုပ်ထွေးသော ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို ပိုမိုနက်နဲသော အသိပညာနှင့် ဘဝ၏ မော်လီကျူးစက်များကို ပိုမိုစေ့စေ့စပ်စပ်စစ်ဆေးခြင်းအတွက် နည်းလမ်းတစ်ခု ပေးပါသည်။
Hybrid ချဉ်းကပ်နည်းများဆီသို့- Experiment-Computation Gap ကို ပေါင်းကူးခြင်း။
စက်သင်ယူခြင်းသည် ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန်နှင့် cryo-EM ရှိ စမ်းသပ်ဒေတာနှင့် တွက်ချက်မှုပုံစံများကြား ကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးရန် အလားအလာရှိသည်။
စမ်းသပ်ဒေတာနှင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် တိကျသောကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ပိုင်ဆိုင်မှုခန့်မှန်းချက်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုးတက်စေသည်။
နယ်ပယ်တစ်ခုမှ တစ်ခုသို့ သင်ယူခဲ့သော အသိပညာကို လွှဲပြောင်းပေးသည့် သင်ယူမှုနည်းပညာသည် ဤအခြေအနေတွင် ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန်နှင့် Cryo-EM စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုများ၏ ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အရေးပါသောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်လာသည်။
စမ်းသပ်မှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ကွန်ပျူတာစွမ်းရည်နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည့် ပေါင်းစပ်နည်းပညာများသည် စိန်ခေါ်နေသော သိပ္ပံဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် နောက်ဆုံးပေါ်ရွေးချယ်မှုကို ကိုယ်စားပြုပြီး အနုမြူနှင့် မော်လီကျူးကမ္ဘာကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်ပုံနှင့် ကိုင်တွယ်ပုံကို ပြောင်းလဲမည်ဟု ကတိပြုပါသည်။
Cryo-EM တွင်အမှုန်များကိုရွေးချယ်ရန် Convolutional Neural Networks ကိုအသုံးပြုခြင်း။
ဇီဝမော်လီကျူးများ၏ ကြည်လင်ပြတ်သားသော ရုပ်ပုံများကို ပေးခြင်းဖြင့်၊ Cryo-electron microscopy (Cryo-EM) သည် macromolecular တည်ဆောက်ပုံများကို လေ့လာမှုအား ပြောင်းလဲစေပါသည်။
သို့သော်၊ Cryo-EM မိုက်ခရိုဂရပ်များမှ အမှုန်အမွှားပုံများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် အမှုန်များကို ကောက်ယူခြင်းသည် အချိန်ကုန်ပြီး ခက်ခဲသော အလုပ်ဖြစ်သည်။
အထူးသဖြင့် machine learning ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဤလုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် သုတေသီများသည် ကြီးမားသောတိုးတက်မှုကို ရရှိခဲ့ပါသည်။ convolutional အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNNs)။
DeepPicker နှင့် Topaz-Denoise ဟူ၍ နှစ်မျိုးရှိသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု algorithms ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ကို သိသိသာသာ အရှိန်မြှင့်ပေးသည့် cryo-EM တွင် အပြည့်အဝ အလိုအလျောက်အမှုန်ရွေးချယ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။
CNN-based ချဉ်းကပ်မှုများသည် Cryo-EM လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို အရှိန်မြှင့်ရန်နှင့် သုတေသီများအား အမှုန်များကို တိကျမှန်ကန်စွာ ထောက်လှမ်းခြင်းဖြင့် အဆင့်မြင့် စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုများအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေရန်အတွက် အရေးပါလာပါသည်။
Predictive Modeling ကို အသုံးပြု၍ Crystallography ၏ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်
Diffraction data နှင့် crystallization ရလဒ်များ၏ အရည်အသွေးသည် macromolecular crystallography တွင် တည်ဆောက်ပုံဆုံးဖြတ်ခြင်းအပေါ် သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန်ဆက်တင်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ပြီး crystal diffraction quality ကို ခန့်မှန်းရန် အတုမဲ့ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (ANNs) နှင့် vector machines (SVMs) တို့ကို ပံ့ပိုးပေးထားပါသည်။ သုတေသီများက ထုတ်လုပ်သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်များသည် စမ်းသပ်မှုများ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အထောက်အကူဖြစ်ပြီး ပုံဆောင်ခဲစမ်းသပ်မှုများ၏ အောင်မြင်မှုနှုန်းကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
ဤမော်ဒယ်များသည် ရလဒ်ကောင်းများဆီသို့ ဦးတည်သော ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး၊ နောက်ဆက်တွဲ X-ray diffraction tests အတွက် အရည်အသွေးမြင့် ပုံဆောင်ခဲများ ထုတ်လုပ်ရာတွင် သုတေသီများအား ကူညီပေးခြင်းဖြင့် ကြီးမားသော ပုံဆောင်ခဲဒေတာ ပမာဏကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် ရလဒ်ကောင်းများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် စက်သင်ယူခြင်းသည် လျင်မြန်ပြီး ပစ်မှတ်ထားသော ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန်စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။
Cryo-EM ဖွဲ့စည်းပုံ အသိအမှတ်ပြုမှုကို တိုးတက်စေခြင်း။
Cryo-EM သိပ်သည်းဆမြေပုံများကို အသုံးပြု၍ ဇီဝမော်လီကျူးများ၏ အလယ်တန်းဖွဲ့စည်းပုံကို နားလည်ရန်မှာ ၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ဂရပ်ပုံစံနှင့် ထပ်တလဲလဲကွန်ရက်များကဲ့သို့သော နက်နဲသောသင်ယူမှုဗိသုကာများဖြစ်သည့် စက်သင်ယူမှုချဉ်းကပ်မှုများကို cryo-EM မြေပုံများတွင် အလိုအလျောက်ရှာဖွေရန် အသုံးပြုထားသည်။
ဤနည်းလမ်းများသည် အလယ်တန်းဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာဒြပ်စင်များကို တိကျသောအမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်စေမည့် သိပ်သည်းမှုမြေပုံများတွင် ဒေသဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကို စုံစမ်းစစ်ဆေးသည်။ Machine learning သည် သုတေသီများအား ရှုပ်ထွေးသော ဓာတုဖွဲ့စည်းပုံများကို စုံစမ်းနိုင်စေပြီး ဤလုပ်အားအသုံးများသော လုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေပါသည်။
ပုံ- ဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခု၏ Cryo-EM ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်း။
Crystallography မော်ဒယ်တည်ဆောက်မှုနှင့် မှန်ကန်မှုအရှိန်မြှင့်ခြင်း။
မော်ဒယ်တည်ဆောက်မှုနှင့် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုခြင်းသည် ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ မော်ဒယ်တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အာမခံရန်အတွက် macromolecular crystallography တွင် အဓိကအဆင့်များဖြစ်သည်။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်များကို အထောက်အကူပြုရန်နှင့် တိုးတက်စေရန်အတွက် convolutional autoencoders နှင့် Bayesian မော်ဒယ်များကဲ့သို့သော စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြုထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့် AAnchor သည် အလိုအလျောက်မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသည့် Cryo-EM သိပ်သည်းဆမြေပုံများရှိ ကျောက်ဆူးအမိုင်နိုအက်ဆစ်များကို အသိအမှတ်ပြုရန် CNN များကို အသုံးပြုသည်။
Bayesian စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို X-ray diffraction data များကို ပေါင်းစပ်ကာ သေးငယ်သော မော်လီကျူးအီလက်ထရွန်သိပ်သည်းဆမြေပုံများတွင် အာကာသအဖွဲ့များကို တာဝန်ပေးရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုခဲ့သည်။
ဤတိုးတက်မှုများသည် တည်ဆောက်ပုံသန္နိဋ္ဌာန်ကို အရှိန်မြှင့်ပေးရုံသာမက မော်ဒယ်အရည်အသွေး၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အကဲဖြတ်ချက်များကိုလည်း ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး ပိုမိုခိုင်မာပြီး မျိုးပွားနိုင်သော သုတေသနရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
ဖွဲ့စည်းပုံဇီဝဗေဒတွင် Machine Learning ၏အနာဂတ်
သိပ္ပံနည်းကျ ထုတ်ဝေမှုများ များပြားလာသည်နှင့်အမျှ၊ cryo-EM နှင့် crystallography တွင် စက်သင်ယူခြင်း၏ ပေါင်းစပ်မှုသည် အဆက်မပြတ် တိုးတက်နေပြီး၊ ဆန်းသစ်သော ဖြေရှင်းချက်များနှင့် အသုံးချပရိုဂရမ်များစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
Machine Learning သည် အစွမ်းထက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များ စဉ်ဆက်မပြတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် စုဆောင်းထားသော အရင်းအမြစ်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒပတ်ဝန်းကျင်ကို ပိုမိုပြောင်းလဲစေမည်ဟု ကတိပြုပါသည်။
စက်သင်ယူမှုနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒကြား ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်မှုသည် လျင်မြန်သောဖွဲ့စည်းပုံသန္နိဋ္ဌာန်မှသည် ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ပရိုတင်းအင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ အက်တမ်နှင့် မော်လီကျူးကမ္ဘာသို့ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအတွက် လမ်းခင်းပေးပါသည်။
ဤစိတ်ဝင်စားဖွယ်အကြောင်းအရာနှင့်ပတ်သက်ပြီး ဆက်လက်သုတေသနပြုခြင်းသည် သိပ္ပံပညာရှင်များအား AI ၏စွမ်းအားကို အသုံးချပြီး ဘဝတည်ဆောက်မှုတုံးများ၏ လျှို့ဝှက်ချက်များကိုသော့ဖွင့်ရန် သိပ္ပံပညာရှင်များအား လှုံ့ဆော်ပေးပါသည်။
ကောက်ချက်
ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန် နှင့် cryo-အီလက်ထရွန် အဏုစကုပ်တို့တွင် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒခေတ်သစ်ကို ဖွင့်လှစ်ပေးခဲ့သည်။
Machine Learning သည် သုတေသန၏အရှိန်အဟုန်ကို သိသိသာသာ အရှိန်မြှင့်ခဲ့ပြီး အနုမြူနှင့် မော်လီကျူးကမ္ဘာများသို့ နှိုင်းယှဉ်မထားသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ယူဆောင်လာကာ၊ အမှုန်ရွေးချယ်ခြင်းကဲ့သို့ ခက်ခဲကြမ်းတမ်းသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ပုံဆောင်ခဲများနှင့် ကွဲလွဲမှုအရည်အသွေးအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံကို တိုးတက်စေပါသည်။
သုတေသီများသည် ယခုအခါ convolutional ကို အသုံးပြု၍ များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို ထိရောက်စွာ အကဲဖြတ်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ နှင့် အခြားအဆင့်မြင့် algorithms များ၊ crystal structures များကို ချက်ချင်းမျှော်လင့်ပြီး cryo-electron microscopy သိပ်သည်းဆမြေပုံများမှ အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်း။
ဤတိုးတက်မှုများသည် စမ်းသပ်လုပ်ဆောင်မှုများကို အရှိန်မြှင့်ပေးရုံသာမက ဇီဝဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ လေ့လာနိုင်စေပါသည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒပေါင်းစပ်မှုသည် ပုံဆောင်ခဲပုံသဏ္ဍာန်နှင့် cryo-အီလက်ထရွန် အဏုစကုပ်တို့၏ ရှုခင်းများကို ပြောင်းလဲစေသည်။
အတူတကွ၊ ဤခေတ်မီနည်းပညာများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား အက်တမ်နှင့် မော်လီကျူးကမ္ဘာများအကြောင်း ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေရန်၊ ပစ္စည်းများ သုတေသနပြုခြင်း၊ ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ဘဝ၏ ရှုပ်ထွေးသော စက်ယန္တရားများကိုယ်တိုင် ဂိမ်းပြောင်းလဲခြင်းဆိုင်ရာ အလားအလာကောင်းများကို ရရှိစေပါသည်။
ဤစိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော နယ်နိမိတ်အသစ်ကို ကျွန်ုပ်တို့လက်ခံလိုက်သည်နှင့်အမျှ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒ၏အနာဂတ်သည် အကန့်အသတ်မရှိဖြစ်နိုင်ချေများနှင့် သဘာဝ၏အခက်ခဲဆုံးပဟေဋ္ဌိများကို ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းများဖြင့် တောက်ပတောက်ပနေပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave