新浪登录
腾讯登录新的技术革命已经到来？继IBM Watson之后又一机器学习系统应用于医学研究
| 导读 | 目前,科学家共发现了大约1100种能够穿透细菌细胞膜的抗菌肽,而这些抗菌肽编码基因中的大多数拥有大相径庭的序列特异性.近期,来自美国伊利诺斯大学的研究人员开发了一种新的机器学习系统,这种机器学习系统可以基于跨膜肽的物理化学性质发现并设计新的阿尔法螺旋跨膜活性结构. |
目前,科学家共发现了大约1100种能够穿透细菌细胞膜的抗菌肽,而这些抗菌肽编码基因中的大多数拥有大相径庭的序列特异性.近期,来自美国伊利诺斯大学的研究人员开发了一种新的机器学习系统,这种机器学习系统可以基于跨膜肽的物理化学性质发现并设计新的阿尔法螺旋跨膜活性结构.
“在这项研究中,我们将一种分类器形机器学习系统训练成为了一种支持向量机(SVM),这种支持向量机可以对不同蛋白结构的穿膜结构活性进行识别并通过实验对跨膜肽的几何结构,合成过程和特征进行校对.”伊利诺斯大学材料科学和工程学副教授Andrew Ferguson表示.“我们不仅使用机器学习技术发现新的穿膜肽，我们同时应用这种技术基于先前已知的功能来辩析已知穿膜肽的穿膜活性，帮助我们在未发现穿膜肽的其他肽家族中寻找新的穿膜肽。”
“将药物导入细胞对于许多疾病的治疗都具有重要的意义，基于此，我们认为这种新型的穿膜肽寻找和开发系统对于包括癌症免疫治疗，基因治疗在内多种临床生物治疗技术的发展和进步具有重要的意义。”
在项目实施的过程中，伊利诺斯大学的研究人员开发了一种计算创新系统并于UCLA完成了系统预测性实验结果的相关测试，阐明了穿膜肽抗菌效力与特异性之间存在的不同关系。“不同穿膜肽通常都不存在某种共有结构，这类多肽更倾向于短链，多带正电荷并呈中性。” Ferguson博士表示，“通过训练我们的机器学习分类系统比较已知具有穿膜活性的抗菌肽和不具有穿膜活性的假穿膜肽，分类系统可以通过机器学习积累真实穿膜肽维持其穿模特性所具备的理化特征。我们预计这种具备机器学习的分类系统可以在工作过程中学会对穿膜肽编码序列的特异性进行阐述。而进一步的验证实验也正式了这个系统积累了大量的穿膜肽理化特性并学会基于一条肽链的穿膜活性对其进行相关辨识，进一步使得我们可以利用这种分类系统在多种多肽中寻找具有穿膜功能的多肽。” Ferguson博士说。
“有赖于这项SVM系统强大的穿膜肽发现功能，我们通过实验发现了数种通过点突变的自然进化难以产生的阿尔法螺旋结构穿膜多肽。” UCLA教授，该研究对应论文的第一作者Ernest Y. Lee表示。这项研究对应的论文发表于最新的PNAS，以Mapping Membrane Activity in Undiscovered Peptide Sequence Space Using Machine Learning"为题。
“这项机器学习研究为我们带来的并不仅仅只有基于序列的穿膜肽分类与新型穿膜肽的发现，除了穿膜肽之外，我们可以通过这个分类系统推断包括神经肽,病毒融合蛋白,形态发生肽和淀粉样变性肽等多种多肽的结构或对未知肽进行鉴定。”UCLA生物工程系教授，该研究的主要作者Gerard Wong博士表示。（转化医学网360zhyx.com）
“在这项研究中,我们将一种分类器形机器学习系统训练成为了一种支持向量机(SVM),这种支持向量机可以对不同蛋白结构的穿膜结构活性进行识别并通过实验对跨膜肽的几何结构,合成过程和特征进行校对.”伊利诺斯大学材料科学和工程学副教授Andrew Ferguson表示.“我们不仅使用机器学习技术发现新的穿膜肽，我们同时应用这种技术基于先前已知的功能来辩析已知穿膜肽的穿膜活性，帮助我们在未发现穿膜肽的其他肽家族中寻找新的穿膜肽。”
“将药物导入细胞对于许多疾病的治疗都具有重要的意义，基于此，我们认为这种新型的穿膜肽寻找和开发系统对于包括癌症免疫治疗，基因治疗在内多种临床生物治疗技术的发展和进步具有重要的意义。”
在项目实施的过程中，伊利诺斯大学的研究人员开发了一种计算创新系统并于UCLA完成了系统预测性实验结果的相关测试，阐明了穿膜肽抗菌效力与特异性之间存在的不同关系。“不同穿膜肽通常都不存在某种共有结构，这类多肽更倾向于短链，多带正电荷并呈中性。” Ferguson博士表示，“通过训练我们的机器学习分类系统比较已知具有穿膜活性的抗菌肽和不具有穿膜活性的假穿膜肽，分类系统可以通过机器学习积累真实穿膜肽维持其穿模特性所具备的理化特征。我们预计这种具备机器学习的分类系统可以在工作过程中学会对穿膜肽编码序列的特异性进行阐述。而进一步的验证实验也正式了这个系统积累了大量的穿膜肽理化特性并学会基于一条肽链的穿膜活性对其进行相关辨识，进一步使得我们可以利用这种分类系统在多种多肽中寻找具有穿膜功能的多肽。” Ferguson博士说。
“有赖于这项SVM系统强大的穿膜肽发现功能，我们通过实验发现了数种通过点突变的自然进化难以产生的阿尔法螺旋结构穿膜多肽。” UCLA教授，该研究对应论文的第一作者Ernest Y. Lee表示。这项研究对应的论文发表于最新的PNAS，以Mapping Membrane Activity in Undiscovered Peptide Sequence Space Using Machine Learning"为题。
“这项机器学习研究为我们带来的并不仅仅只有基于序列的穿膜肽分类与新型穿膜肽的发现，除了穿膜肽之外，我们可以通过这个分类系统推断包括神经肽,病毒融合蛋白,形态发生肽和淀粉样变性肽等多种多肽的结构或对未知肽进行鉴定。”UCLA生物工程系教授，该研究的主要作者Gerard Wong博士表示。（转化医学网360zhyx.com）
还没有人评论，赶快抢个沙发