Znanstveniki s kristalografijo in krioelektronsko mikroskopijo (cryo-EM) razkrivajo skrite strukture materialov in biomolekul. Ker pa se te discipline soočajo z vedno večjimi zapleti, je strojno učenje postalo dragocen zaveznik.
V tej objavi si bomo ogledali fascinantno presečišče »Metod strojnega učenja za kristalografijo in Cryo-EM«. Pridružite se nam, ko raziskujemo revolucionarni vpliv umetne inteligence pri odkrivanju skrivnosti atomskega in molekularnega vesolja.
Najprej želim olajšati temo in omeniti, kaj točno sta izraza kristalografija in Cryo-Em, nato pa bomo še raziskali, kje strojno učenje pride v igro.
Kristalografija
Kristalografija je preučevanje razporeditve atomov v kristalnih materialih. Kristali so trdne snovi, sestavljene iz atomov, ki so razporejeni v ponavljajočem se vzorcu, da tvorijo visoko strukturirano strukturo.
Zaradi te pravilne razporeditve imajo materiali edinstvene lastnosti in obnašanje, zaradi česar je kristalografija ključnega pomena za razumevanje lastnosti številnih snovi.
Znanstveniki lahko preučijo kristalno mrežo s tehnikami, kot je rentgenska difrakcija, ki dajejo ključne informacije o položajih atomov in interakcijah vezi. Kristalografija je pomembna na številnih področjih, od znanosti o materialih in kemije do geologije in biologije. Pomaga pri razvoju novih materialov in razumevanju lastnosti mineralov.
Pomaga nam lahko celo pri dešifriranju zapletenih struktur bioloških molekul, kot so beljakovine.
Cryo-EM (krioelektronska mikroskopija)
Krioelektronska mikroskopija (Cryo-EM) je sofisticirana tehnologija slikanja, ki raziskovalcem omogoča, da vidijo tridimenzionalne strukture biomolekul pri atomski ali skoraj atomski ločljivosti.
Cryo-EM ohrani biomolekule v njihovem skoraj naravnem stanju s hitrim zamrzovanjem v tekočem dušiku, v nasprotju s standardno elektronsko mikroskopijo, pri kateri je treba vzorce fiksirati, obarvati in dehidrirati.
To preprečuje nastajanje ledenih kristalov in ohranja biološko strukturo. Znanstveniki lahko zdaj vidijo natančne podrobnosti ogromnih proteinskih kompleksov, virusov in celičnih organelov, kar zagotavlja ključen vpogled v njihove funkcije in odnose.
Cryo-EM je preoblikoval strukturno biologijo tako, da je raziskovalcem omogočil raziskovanje bioloških procesov na prej nepredstavljivih ravneh podrobnosti. Njegove uporabe segajo od odkrivanja zdravil in razvoja cepiv do razumevanja molekularnih temeljev bolezni.
Zakaj so pomembni?
Cryo-EM in kristalografija sta ključnega pomena za nadaljnje razumevanje naravnega sveta.
Kristalografija nam omogoča odkrivanje in razumevanje atomske razporeditve v materialih, kar nam omogoča gradnjo novih spojin s posebnimi lastnostmi za širok spekter uporabe. Kristalografija je bistvena pri oblikovanju naše sodobne kulture, od polprevodnikov, ki se uporabljajo v elektroniki, do zdravil, ki se uporabljajo za zdravljenje bolezni.
Cryo-EM pa ponuja fascinanten pogled v zapleten mehanizem življenja. Znanstveniki pridobijo vpogled v temeljne biološke procese z ogledom arhitekture biomolekul, kar jim omogoča proizvodnjo boljših zdravil, načrtovanje ciljnih terapij in učinkovit boj proti nalezljivim boleznim.
Napredek Cryo-EM odpira nove vidike v medicini, biotehnologiji in našem splošnem razumevanju gradnikov življenja.
Izboljšanje napovedi in analize strukture s strojnim učenjem v kristalografiji
Strojno učenje je bilo izjemno koristno pri kristalografiji, ki je spremenilo način, kako znanstveniki napovedujejo in razlagajo kristalne strukture.
Algoritmi lahko izluščijo vzorce in korelacije iz ogromnih podatkovnih nizov znanih kristalnih struktur, kar omogoča hitro napovedovanje novih kristalnih struktur z neprimerljivo natančnostjo.
Na primer, raziskovalci Thornovega laboratorija so dokazali učinkovitost strojnega učenja pri napovedovanju kristalne stabilnosti in energije tvorbe, kar zagotavlja pomemben vpogled v termodinamične lastnosti materialov.
Ta razvoj ne le pospešuje odkrivanje novih materialov, temveč tudi optimizacijo obstoječih, kar prinaša novo obdobje raziskav materialov z boljšimi kakovostmi in funkcionalnostmi.
Slika: Primer kristalne strukture, ilustriran v programski opremi Mercury.
Kako strojno učenje razkrije Cryo-EM?
Strojno učenje je odprlo nov svet možnosti v krioelektronski mikroskopiji (Cryo-EM), kar znanstvenikom omogoča, da se poglobijo v strukturno kompleksnost biomolekul.
Raziskovalci lahko analizirajo ogromne količine krio-EM podatkov z uporabo novih tehnologij, kot je npr globoko učenje, ki rekonstruira tridimenzionalne modele bioloških molekul z neprimerljivo jasnostjo in natančnostjo.
Ta kombinacija strojnega učenja s cryo-EM je omogočila slikanje struktur beljakovin, ki jih prej ni bilo mogoče razvozlati, kar je omogočilo nov vpogled v njihove dejavnosti in odnose.
Kombinacija teh tehnologij veliko obeta pri odkrivanju zdravil, saj raziskovalcem omogoča natančno ciljanje na specifična vezavna mesta, kar vodi k ustvarjanju učinkovitejših zdravil za različne motnje.
Algoritmi strojnega učenja za pospešitev analize podatkov Cryo-EM
Preiskave Cryo-EM ustvarijo podrobne in ogromne nabore podatkov, ki so lahko darilo in prekletstvo za raziskovalce. Vendar so se metode strojnega učenja izkazale za bistvene pri učinkoviti analizi in interpretaciji podatkov cryo-EM.
Znanstveniki lahko uporabljajo nenadzorovane učne pristope za samodejno zaznavanje in razvrščanje različnih proteinskih struktur, s čimer zmanjšajo zamudne ročne operacije.
Ta metoda ne le pospeši analizo podatkov, ampak tudi izboljša zanesljivost ugotovitev z odstranitvijo človeških pristranskosti pri interpretaciji zapletenih strukturnih podatkov.
Vključitev strojnega učenja v analizo podatkov Cryo-EM, kot je prikazano v nedavnih delih, ponuja pot za globlje poznavanje zapletenih bioloških procesov in temeljitejši pregled življenjskih molekularnih strojev.
K hibridnim pristopom: premostitev vrzeli med eksperimentom in računanjem
Strojno učenje lahko premosti vrzel med eksperimentalnimi podatki in računalniškimi modeli v kristalografiji in krio-EM.
Kombinacija eksperimentalnih podatkov in tehnik strojnega učenja omogoča razvoj natančnih napovednih modelov, izboljšanje zanesljivosti določanja strukture in ocene lastnosti.
Prenos učenja, tehnika, ki uporablja znanje, pridobljeno na enem področju na drugem, se zdi pomembno orodje za povečanje učinkovitosti kristalografskih in Cryo-EM preiskav v tem kontekstu.
Hibridne tehnike, ki združujejo eksperimentalne vpoglede z računalniško zmogljivostjo, predstavljajo vrhunsko možnost za reševanje zahtevnih znanstvenih izzivov, ki obljubljajo spremembo tega, kako vidimo in manipuliramo z atomskim in molekularnim svetom.
Uporaba konvolucijskih nevronskih mrež za izbiranje delcev v Cryo-EM
Krioelektronska mikroskopija (Cryo-EM) je s prikazovanjem visokoločljivih slik bioloških molekul spremenila preučevanje makromolekularnih struktur.
Vendar pa je bilo nabiranje delcev, ki vključuje prepoznavanje in ekstrahiranje posameznih slik delcev iz Cryo-EM mikrografov, dolgotrajna in naporna naloga.
Raziskovalci so naredili izjemen napredek pri avtomatizaciji tega postopka, zlasti z uporabo strojnega učenja konvolucijskih nevronskih mrež (CNN).
DeepPicker in Topaz-Denoise sta dva algoritmi za globoko učenje ki omogočajo popolnoma avtomatizirano izbiro delcev v krio-EM, kar znatno pospeši obdelavo in analizo podatkov.
Pristopi, ki temeljijo na CNN, so postali kritični pri pospeševanju postopkov Cryo-EM in omogočajo raziskovalcem, da se osredotočijo na preiskave na višji ravni z natančnim odkrivanjem delcev z visoko natančnostjo.
Optimizacija kristalografije z uporabo napovednega modeliranja
Kakovost difrakcijskih podatkov in rezultatov kristalizacije lahko pomembno vpliva na določanje strukture v makromolekularni kristalografiji.
Umetne nevronske mreže (ANN) in podporni vektorski stroji (SVM) so bili uspešno uporabljeni za optimizacijo nastavitev kristalizacije in napovedovanje kakovosti kristalne difrakcije. Napovedni modeli, ki jih izdelajo raziskovalci, pomagajo pri načrtovanju eksperimentov in povečajo stopnjo uspešnosti poskusov kristalizacije.
Ti modeli lahko odkrijejo vzorce, ki vodijo do dobrih rezultatov z vrednotenjem ogromnih količin kristalizacijskih podatkov in pomagajo raziskovalcem pri izdelavi visokokakovostnih kristalov za poznejše teste rentgenske difrakcije. Posledično je strojno učenje postalo nepogrešljivo orodje za hitro in ciljno kristalografsko testiranje.
Izboljšanje Cryo-EM strukturnega prepoznavanja
Razumevanje sekundarne strukture bioloških molekul z uporabo zemljevidov gostote Cryo-EM je ključnega pomena za določanje njihovih funkcij in interakcij.
Pristopi strojnega učenja, in sicer arhitekture globokega učenja, kot so grafična konvolucijska in ponavljajoča se omrežja, so bili uporabljeni za samodejno lociranje funkcij sekundarne strukture v zemljevidih cryo-EM.
Te metode raziskujejo lokalne značilnosti na kartah gostote, kar omogoča natančno klasifikacijo sekundarnih strukturnih elementov. Strojno učenje omogoča raziskovalcem, da preiskujejo zapletene kemijske strukture in pridobijo vpogled v njihove biološke dejavnosti z avtomatizacijo tega delovno intenzivnega procesa.
Slika: Cryo-EM rekonstitucija strukture
Gradnja kristalografskega modela in pospeševanje validacije
Izdelava in validacija modela sta ključni fazi v makromolekularni kristalografiji za zagotavljanje točnosti in zanesljivosti strukturnega modela.
Za pomoč in izboljšanje teh procesov so bile uporabljene tehnologije strojnega učenja, kot so konvolucijski samodejni kodirniki in Bayesovi modeli. AAnchor na primer uporablja CNN za prepoznavanje sidrnih aminokislin v zemljevidih gostote Cryo-EM, kar pomaga pri samodejnem razvoju modela.
Bayesovi modeli strojnega učenja so bili uporabljeni tudi za integracijo podatkov rentgenske difrakcije in dodeljevanje prostorskih skupin v zemljevidih elektronske gostote majhnih molekul.
Ti napredki ne le pospešijo določanje strukture, temveč zagotavljajo tudi obsežnejše ocene kakovosti modela, kar ima za posledico bolj robustne in ponovljive rezultate raziskav.
Prihodnost strojnega učenja v strukturni biologiji
Kot je razvidno iz naraščajočega števila znanstvenih publikacij, se integracija strojnega učenja v krio-EM in kristalografijo nenehno izboljšuje, kar zagotavlja množico novih rešitev in aplikacij.
Strojno učenje obljublja nadaljnje preoblikovanje okolja strukturne biologije z nenehnim razvojem zmogljivih algoritmov in širjenjem kuriranih virov.
Sinergija med strojnim učenjem in strukturno biologijo utira pot odkritjem in vpogledom v atomski in molekularni svet, od hitrega določanja strukture do odkrivanja zdravil in proteinskega inženiringa.
Nenehne raziskave o tej fascinantni temi navdihujejo znanstvenike, da izkoristijo moč umetne inteligence in odkrijejo skrivnosti gradnikov življenja.
zaključek
Vključitev tehnologij strojnega učenja v kristalografijo in krioelektronsko mikroskopijo je odprla novo dobo v strukturni biologiji.
Strojno učenje je bistveno pospešilo tempo raziskav in prineslo neprimerljive vpoglede v atomski in molekularni svet, od avtomatizacije zahtevnih operacij, kot je izbira delcev, do izboljšanja napovednega modeliranja za kakovost kristalizacije in uklona.
Raziskovalci lahko zdaj učinkovito ovrednotijo ogromne količine podatkov z uporabo konvolucije nevronske mreže in drugi napredni algoritmi, ki takoj predvidevajo kristalne strukture in pridobivajo dragocene informacije iz zemljevidov gostote krioelektronske mikroskopije.
Ta razvoj ne le pospešuje eksperimentalne operacije, temveč omogoča tudi bolj poglobljeno študijo bioloških struktur in funkcij.
Nazadnje, konvergenca strojnega učenja in strukturne biologije spreminja krajine kristalografije in krioelektronske mikroskopije.
Skupaj nas te vrhunske tehnologije približujejo boljšemu razumevanju atomskega in molekularnega sveta, obljubljajo prelomne dosežke v raziskavah materialov, razvoju zdravil in zapletenem mehanizmu samega življenja.
Ko sprejmemo to fascinantno novo mejo, prihodnost strukturne biologije močno zasije z neomejenimi možnostmi in zmožnostjo reševanja najtežjih ugank narave.
Pustite Odgovori