سائنسدان crystallography ۽ cryo-electron microscopy (cryo-EM) استعمال ڪندي مواد ۽ بائيو ماليڪيولز جي لڪيل جوڙجڪ کي ظاهر ڪن ٿا. بهرحال، جيئن ته اهي نظمون مسلسل وڌندڙ پيچيدگين کي منهن ڏئي رهيا آهن، مشين سکيا هڪ قيمتي اتحادي بڻجي چڪو آهي.
هن پوسٽ ۾، اسين ”ڪرسٽالگرافي ۽ ڪريو-EM لاءِ مشين لرننگ جا طريقا“ جي دلچسپ چونڪ تي نظر وجهنداسين. اسان سان شامل ٿيو جيئن اسان مصنوعي ذهانت جي انقلابي اثر جي تحقيق ڪري رهيا آهيون ايٽمي ۽ ماليڪيولر ڪائنات جي رازن کي کولڻ ۾.
سڀ کان پهريان، مان موضوع کي آسان ڪرڻ چاهيان ٿو ۽ ذڪر ڪرڻ چاهيان ٿو ته حقيقت ۾ ڪرسٽلگرافي ۽ Cryo-Em جا اصطلاح ڇا آهن، پوء اسان وڌيڪ تحقيق ڪنداسين جتي. مشين جي سکيا راند ۾ اچي ٿو.
ڪرسٽولوگراف
Crystallography Crystalline مواد ۾ ائٽم جي ترتيب جو مطالعو آهي. ڪرسٽل ايٽمن مان ٺهيل ٺهڪندڙ آهن جيڪي هڪ انتهائي منظم جوڙجڪ ٺاهڻ لاء ٻيهر ورجائي نموني ۾ ترتيب ڏنل آهن.
ھن باقاعده ترتيب جي ڪري، مواد ۾ منفرد خاصيتون ۽ رويي آھن، ڪيترن ئي مادي جي ملڪيت کي سمجھڻ لاء ڪرسٽللوگرافي ضروري آھي.
سائنسدان ٽيڪنڪ استعمال ڪندي ڪرسٽل لٽيس کي جانچي سگھن ٿا جهڙوڪ ايڪس-ري ڊفرڪشن، ايٽم جي پوزيشن ۽ بانڊنگ رابطي تي اهم معلومات ڏيڻ. Crystallography ڪيترن ئي شعبن ۾ اهم آهي، مواد سائنس ۽ ڪيمسٽري کان ارضيات ۽ حياتيات تائين. اهو نئين مواد جي ترقي ۽ معدني ملڪيت جي سمجھڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
اهو اسان جي حياتياتي ماليڪيولن جهڙوڪ پروٽين جي پيچيده جوڙجڪ کي سمجهڻ ۾ پڻ مدد ڪري سگهي ٿو.
Cryo-EM (Cryo-Electron Microscopy)
Cryo-electron microscopy (Cryo-EM) هڪ نفيس تصويري ٽيڪنالاجي آهي جيڪا تحقيق ڪندڙن کي اجازت ڏئي ٿي ته بايو ماليڪيولز جي ٽن طرفي جوڙجڪ کي ايٽمي يا ويجھو ايٽمي ريزوليوشن تي.
Cryo-EM بايو ماليڪيولز کي انهن جي ويجهي قدرتي حالت ۾ محفوظ ڪري ٿو انهن کي مائع نائٽروجن ۾ تيزيءَ سان منجمد ڪري، معياري اليڪٽران مائڪرو اسڪوپي جي برخلاف، جنهن کي نموني جي ضرورت آهي، ٺهڪندڙ، داغدار ۽ ڊيهائيڊريٽ ٿيڻ لاءِ.
هي برفاني ڪرسٽل ٺهڻ کان روڪي ٿو، حياتياتي ساخت کي محفوظ ڪري ٿو. سائنسدان هاڻي وڏي پروٽين ڪمپليڪس، وائرس، ۽ سيلولر آرگنيلز جا تفصيلي تفصيل ڏسي سگهن ٿا، انهن جي افعال ۽ رشتي ۾ اهم بصيرت مهيا ڪن ٿا.
Cryo-EM تحقيق ڪندڙن کي حياتياتي عملن کي دريافت ڪرڻ جي اجازت ڏيندي ساخت جي حياتيات کي تبديل ڪري ڇڏيو آهي تفصيل جي اڳ ۾ ئي ناقابل تصور سطح تي. هن جون ايپليڪيشنون دوا جي دريافت ۽ ويڪسين جي ترقي کان وٺي بيمارين جي ماليڪيولر بنيادن کي سمجهڻ تائين.
اهي ڇو اهم آهن؟
Cryo-EM ۽ crystallography قدرتي دنيا جي اسان جي سمجھ کي اڳتي وڌائڻ ۾ اهم آھن.
Crystallography اسان کي مواد ۾ ايٽمي ترتيب کي دريافت ڪرڻ ۽ سمجھڻ جي قابل بڻائي ٿي، اسان کي استعمال جي وسيع رينج لاء خاص خاصيتن سان ناول مرکبات ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿي. Crystallography ضروري آهي اسان جي جديد ثقافت کي شڪل ڏيڻ لاءِ، اليڪٽرانڪس ۾ استعمال ٿيندڙ سيمي ڪنڊڪٽرن کان وٺي بيمارين جي علاج لاءِ استعمال ٿيندڙ دوائن تائين.
Cryo-EM، ٻئي طرف، زندگي جي پيچيده ميکانيزم ۾ هڪ دلچسپ منظر مهيا ڪري ٿو. سائنسدان بنيادي حياتياتي عملن ۾ بصيرت حاصل ڪن ٿا بائيو ماليڪيولز جي فن تعمير کي ڏسي، انهن کي بهتر دوائون پيدا ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا، ٽارگيٽ ڪيل علاج جي ڊيزائن، ۽ موثر طريقي سان متاثر ٿيندڙ بيمارين جو مقابلو ڪن ٿا.
Cryo-EM اڳڀرائي طب، بايو ٽيڪنالاجي، ۽ زندگيءَ جي بلڊنگ بلاڪز جي اسان جي مجموعي سمجھ ۾ نوان منظر کوليندي آهي.
Crystallography ۾ مشين لرننگ سان ڍانچي جي اڳڪٿي ۽ تجزيو کي وڌائڻ
مشين لرننگ ڪرسٽل گرافي ۾ ناقابل اعتبار حد تائين مددگار ثابت ٿي چڪي آهي، انقلاب آڻيندي ته سائنسدان ڪيئن ڪريسٽل ڍانچي جي اڳڪٿي ۽ تشريح ڪن ٿا.
Algorithms ڄاتل سڃاتل ڪرسٽل ڍانچي جي وڏي ڊيٽا سيٽن مان نمونن ۽ لاڳاپن کي ڪڍي سگھي ٿو، نئين ڪرسٽل اڏاوتن جي تڪڙي اڳڪٿي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي، بي مثال درستگي سان.
مثال طور، Thorn Lab جي محققن ثابت ڪيو آهي ته مشين لرننگ جي اثرائتي اڳڪٿي ڪرڻ ۾ ڪرسٽل استحڪام ۽ ٺهڻ واري توانائي، مواد جي thermodynamic خاصيتن ۾ اهم بصيرت مهيا ڪري ٿي.
اها ترقي نه رڳو نئين مواد جي دريافت کي تيز ڪري ٿي پر موجوده مواد جي بهتري کي به تيز ڪري ٿي، مواد جي تحقيق جي هڪ نئين دور ۾ بهتر خاصيتن ۽ ڪارڪردگي سان.
تصوير: ڪرسٽل ڍانچي جو هڪ مثال پارو سافٽ ويئر تي بيان ڪيل آهي.
ڪيئن مشين لرننگ Cryo-EM کي ظاهر ڪري ٿو؟
مشين لرننگ ڪريو-اليڪٽران مائيڪرو اسڪوپي (Cryo-EM) ۾ امڪانن جي هڪ نئين دنيا کولي ڇڏي آهي، سائنسدانن کي اجازت ڏني وئي آهي ته هو بائيو ماليڪيولز جي ساخت جي پيچيدگيءَ کي وڌيڪ اونهائي ۾ ڳولين.
محقق ناول ٽيڪنالاجي استعمال ڪندي cryo-EM ڊيٽا جي وڏي مقدار جو تجزيو ڪري سگھن ٿا جهڙوڪ تمام گهڻي سکيا, بي مثال وضاحت ۽ درستگي سان حياتياتي ماليڪيولز جي ٽن ماڊل ماڊلز کي ٻيهر تعمير ڪرڻ.
مشين لرننگ جو هي ميلاپ cryo-EM سان گڏ اڳئين اڻ وڻندڙ پروٽين جي جوڙجڪ جي تصويرن جي اجازت ڏني وئي آهي، انهن جي سرگرمين ۽ رشتن ۾ نئين بصيرت مهيا ڪري ٿي.
انهن ٽيڪنالاجين جو ميلاپ دوا جي دريافت لاءِ وڏو واعدو رکي ٿو ڇاڪاڻ ته اهو محققن کي خاص پابند سائيٽن کي خاص طور تي نشانو بڻائڻ جي اجازت ڏئي ٿو، مختلف قسم جي خرابين لاءِ وڌيڪ اثرائتي دوائن جي پيدائش جو سبب بڻجندو آهي.
Cryo-EM ڊيٽا تجزيي کي تيز ڪرڻ لاءِ مشين لرننگ الگورتھم
Cryo-EM تحقيقون تفصيلي ۽ وڏي ڊيٽا سيٽ ٺاهي ٿي، جيڪي محققن لاءِ تحفا ۽ لعنت ٻئي ٿي سگهن ٿيون. بهرحال، مشين سکيا جا طريقا ثابت ڪيا ويا آهن مؤثر تجزيي ۽ تفسير ۾ cryo-EM ڊيٽا جي.
سائنسدان مختلف پروٽينن جي جوڙجڪ کي خودڪار طريقي سان ڳولڻ ۽ درجه بندي ڪرڻ لاء غير نگراني ٿيل سکيا جا طريقا استعمال ڪري سگھن ٿا، وقت جي استعمال واري دستي عملن کي گھٽائڻ.
اهو طريقو نه رڳو ڊيٽا جي تجزيو کي تيز ڪري ٿو پر پيچيده ساخت جي ڊيٽا جي تشريح ۾ انساني تعصب کي ختم ڪندي نتيجن جي انحصار کي به بهتر بڻائي ٿو.
Cryo-EM ڊيٽا جي تجزيي ۾ مشين لرننگ کي شامل ڪرڻ، جيئن تازو ڪمن ۾ ڏيکاريو ويو آهي، پيچيده حياتياتي عملن جي تمام گهڻي ڄاڻ ۽ زندگي جي ماليڪيولر مشينري جي وڌيڪ مڪمل جانچ لاءِ رستو پيش ڪري ٿو.
ھائبرڊ اپروچز ڏانھن: تجربو-ڪمپيوٽيشن گيپ کي ختم ڪرڻ
مشين لرننگ ۾ تجرباتي ڊيٽا ۽ ڪرسٽالگرافي ۽ ڪريو-EM ۾ ڪمپيوٽيشنل ماڊلز جي وچ ۾ فرق کي ختم ڪرڻ جي صلاحيت آهي.
تجرباتي ڊيٽا ۽ مشين لرننگ ٽيڪنڪ جو ميلاپ درست اڳڪٿي ڪندڙ ماڊلز جي ترقي کي قابل بڻائي ٿو، ساخت جي تعين ۽ ملڪيت جي تخميني جي اعتبار کي بهتر بڻائي ٿو.
سکيا جي منتقلي، هڪ ٽيڪنڪ جيڪا هڪ علائقي ۾ سکيل علم کي ٻئي علائقي ۾ لاڳو ڪري ٿي، ان حوالي سان crystallographic ۽ Cryo-EM تحقيقات جي ڪارڪردگيءَ کي وڌائڻ لاءِ هڪ اهم اوزار طور ظاهر ٿئي ٿي.
هائبرڊ ٽيڪنڪ، جيڪي تجرباتي بصيرت کي ڪمپيوٽر جي صلاحيت سان گڏ ڪن ٿيون، مشڪل سائنسي چيلينجز کي حل ڪرڻ لاءِ هڪ جديد آپشن جي نمائندگي ڪن ٿيون، جيڪي اسان کي ايٽمي ۽ ماليڪيولر دنيا کي ڪيئن ڏسون ۽ ان کي تبديل ڪرڻ جو واعدو ڪن ٿيون.
Cryo-EM ۾ ذرات چونڊڻ لاءِ ڪنوولوشنل نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪندي
حياتياتي ماليڪيولن جون اعليٰ ريزوليوشن تصويرون ڏيڻ سان، ڪريو-اليڪٽران مائڪرو اسڪوپي (Cryo-EM) ميڪروموليڪيولر ڍانچي جي مطالعي کي تبديل ڪري ڇڏيو آهي.
بهرحال، ذرو چونڊڻ، جيڪو Cryo-EM مائڪگرافس مان انفرادي ذرات جي تصويرن کي سڃاڻڻ ۽ ڪڍڻ تي مشتمل آهي، هڪ وقت ساز ۽ مشڪل ڪم رهيو آهي.
محقق خاص طور تي مشين لرننگ جي استعمال سان هن طريقيڪار کي خودڪار ڪرڻ ۾ زبردست ترقي ڪئي آهي convolutional neural نيٽ ورڪ (سي اين اينز).
DeepPicker ۽ Topaz-Denoise ٻه آهن ڊگهو سکيا الورورڊس جيڪي cryo-EM ۾ مڪمل طور تي خودڪار ذرات جي چونڊ کي فعال ڪن ٿا، خاص طور تي ڊيٽا پروسيسنگ ۽ تجزيو کي تيز ڪرڻ.
CNN تي ٻڌل طريقا Cryo-EM طريقيڪار کي تيز ڪرڻ ۾ نازڪ بڻجي ويا آهن ۽ محققن کي اعليٰ سطحي تحقيقات تي ڌيان ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿو ته هو صحيح طور تي ذرڙن کي اعليٰ درستگي سان ڳولي.
اڳڪٿي واري ماڊلنگ استعمال ڪندي Crystallography جي اصلاح
diffraction ڊيٽا جي معيار ۽ crystallization جي نتيجن کي macromolecular crystallography ۾ ساخت جي تعين تي ڪافي اثر پئجي سگھي ٿو.
مصنوعي نيورل نيٽ ورڪ (ANNs) ۽ سپورٽ ویکٹر مشينون (SVMs) ڪاميابيءَ سان استعمال ڪيون ويون آھن ڪرسٽلائزيشن سيٽنگن کي بهتر ڪرڻ ۽ ڪرسٽل تفاوت جي معيار جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ. تحقيق ڪندڙن پاران تيار ڪيل اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل تجربن جي ڊيزائن ۾ مدد ڪن ٿا ۽ ڪرسٽلائيزيشن ٽرائلز جي ڪاميابي جي شرح کي وڌائين ٿا.
اهي ماڊل نمونن کي پڌرو ڪري سگهن ٿا جيڪي سٺي نتيجن جي طرف وٺي ويندا آهن وڏي مقدار ۾ ڪرسٽلائيزيشن ڊيٽا جو جائزو وٺڻ سان، تحقيق ڪندڙن جي مدد ڪندي اعليٰ معيار جا ڪرسٽل پيدا ڪرڻ ۾ بعد ۾ ايڪس ري ڊفريشن ٽيسٽ لاءِ. نتيجي طور، مشين سکيا هڪ لازمي اوزار بڻجي چڪو آهي تيز ۽ ٽارگيٽ ڪيل ڪرسٽللوگرافڪ جاچ لاءِ.
Cryo-EM ساخت جي سڃاڻپ کي بهتر بنائڻ
Cryo-EM کثافت نقشن کي استعمال ڪندي حياتياتي ماليڪيولز جي ثانوي ڍانچي کي سمجهڻ انهن جي ڪمن ۽ ڳالهين کي طئي ڪرڻ لاءِ اهم آهي.
مشين لرننگ اپروچز، يعني ڊيپ لرننگ آرڪيٽيڪچرز جهڙوڪ گراف ڪنولوشنل ۽ ريڪرنٽ نيٽ ورڪ، استعمال ڪيا ويا آهن ثانوي ڍانچي جي خاصيتن کي ڳولڻ لاءِ cryo-EM نقشن ۾ خودڪار طريقي سان.
اهي طريقا کثافت جي نقشن ۾ مقامي خاصيتن جي تحقيق ڪن ٿا، ثانوي ساختماني عناصر جي درست درجه بندي جي اجازت ڏئي ٿي. مشين لرننگ محققن کي قابل بنائي ٿي پيچيده ڪيميائي جوڙجڪ جي تحقيق ڪرڻ ۽ انهن جي حياتياتي سرگرمين ۾ بصيرت حاصل ڪرڻ جي ذريعي هن محنت جي شدت واري عمل کي خودڪار ڪندي.
تصوير: هڪ ساخت جي Cryo-EM بحالي
Crystallography Model Building and Validation Acceleration
ماڊل جي تعمير ۽ تصديق ميڪروموليڪيولر ڪرسٽلگرافي ۾ اهم مرحلا آهن ساخت جي ماڊل جي درستگي ۽ اعتبار کي يقيني بڻائڻ لاءِ.
مشين لرننگ ٽيڪنالاجيون جيئن ته convolutional autoencoders ۽ Bayesian ماڊل انهن عملن کي مدد ۽ بهتر ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيا ويا آهن. AAnchor، مثال طور، Cryo-EM کثافت نقشن ۾ اينڪر امينو اسيد کي سڃاڻڻ لاءِ CNNs استعمال ڪري ٿو، جيڪو خودڪار ماڊل جي ترقي ۾ مدد ڪري ٿو.
Bayesian مشين لرننگ ماڊل پڻ استعمال ڪيا ويا ايڪس-ري تفاوت ڊيٽا کي ضم ڪرڻ ۽ خلائي گروپن کي تفويض ڪرڻ لاءِ ننڍي ماليڪيول اليڪٽران ڊينسٽي نقشن ۾.
اهي ترقيون نه رڳو ڍانچي جي تعين کي تيز ڪن ٿيون پر ماڊل معيار جو وڌيڪ وسيع جائزو پڻ مهيا ڪن ٿيون، نتيجي ۾ وڌيڪ مضبوط ۽ ٻيهر پيدا ٿيندڙ تحقيق جا نتيجا.
تعميراتي حياتيات ۾ مشين لرننگ جو مستقبل
جيئن ته سائنسي اشاعتن جي وڌندڙ تعداد پاران ڏٺو ويو، cryo-EM ۽ crystallography ۾ مشين لرننگ جو انضمام مسلسل بهتر ٿي رهيو آهي، نوان حل ۽ ايپليڪيشنن جي گهڻائي مهيا ڪري ٿي.
مشين لرننگ واعدو ڪري ٿو ته ساخت جي حياتياتي ماحول کي وڌيڪ تبديل ڪرڻ سان طاقتور الگورٿمز جي مسلسل ترقي ۽ تيار ڪيل وسيلن جي توسيع سان.
مشين لرننگ ۽ ڍانچي جي حياتيات جي وچ ۾ هم آهنگ دريافتن ۽ ائٽمي ۽ ماليڪيولر دنيا ۾ بصيرت جو رستو هموار ڪري رهيو آهي، جلدي ساخت جي عزم کان وٺي دوا جي دريافت ۽ پروٽين انجنيئرنگ تائين.
هن دلچسپ موضوع تي جاري تحقيق سائنسدانن کي AI جي طاقت کي استعمال ڪرڻ ۽ زندگي جي عمارت جي بلاڪن جي اسرار کي انلاڪ ڪرڻ جي ترغيب ڏئي ٿي.
ٿڪل
مشين لرننگ ٽيڪنالاجيز کي شامل ڪرڻ ۾ ڪرسٽالوگرافي ۽ ڪريو-اليڪٽران مائڪرو اسڪوپي هڪ نئين دور کي کوليو آهي ساختي حياتيات ۾.
مشين لرننگ خاص طور تي تحقيق جي رفتار کي تيز ڪري ڇڏيو آهي ۽ ايٽمي ۽ ماليڪيولر دنيا ۾ بي مثال بصيرتون آڻيندي آهي، پاڻمرادو مشڪل عملن جهڙوڪ ذرڙن جي چونڊ کي بهتر ڪرڻ کان وٺي اڳڪٿي واري ماڊلنگ کي بهتر ڪرڻ لاءِ ڪرسٽلائيزيشن ۽ تفاوت جي معيار کي.
محقق هاڻي مؤثر طريقي سان استعمال ڪندي ڊيٽا جي وڏي مقدار جو اندازو لڳائي سگهن ٿا نظرياتي نيٽ ورڪ ۽ ٻيا ترقي يافته الگورٿم، فوري طور تي ڪرسٽل ڍانچي جي اڳڪٿي ڪري رهيا آهن ۽ قيمتي معلومات ڪڍي رهيا آهن cryo-electron microscopy density maps مان.
اهي ترقيون نه رڳو تجرباتي عملن کي تيز ڪن ٿيون پر حياتياتي ڍانچي ۽ افعال جي وڌيڪ گهري مطالعي جي اجازت ڏين ٿيون.
آخرڪار، مشين جي سکيا ۽ ساخت جي حياتيات جو ميلاپ ڪرسٽالوگرافي ۽ ڪريو-اليڪٽران مائڪرو اسڪوپي جي منظرنامي کي تبديل ڪري رهيو آهي.
گڏو گڏ، هي جديد ٽيڪنالاجيون اسان کي ايٽمي ۽ ماليڪيولر دنيا جي بهتر سمجھه جي ويجهو آڻي رهيون آهن، مواد جي تحقيق، دوائن جي ترقي، ۽ خود زندگيءَ جي پيچيده مشينري ۾ راند بدلائيندڙ ڪاميابين جو واعدو ڪري رهيون آهن.
جيئن ته اسان هن دلچسپ نئين محاذ کي قبول ڪريون ٿا، ساختياتي حياتيات جو مستقبل لامحدود امڪانن ۽ فطرت جي سڀ کان وڌيڪ مشڪل پيچلن کي حل ڪرڻ جي صلاحيت سان روشن ٿي رهيو آهي.
جواب ڇڏي وڃو