重要進展 預測蛋白質序列的新AI模型問世
【化工儀器網 時事熱點】瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能(AI)驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。
CARBonAra是在一個包含約370000個亞基的數據集上進行訓練的。它還從蛋白質數據庫中額外選取了100000個亞基用于驗證，70000個亞基用于測試。
CARBonAra模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列。該模型在預測蛋白質序列時，表現出了高度的“上下文”感知能力，即在包含分子“上下文”(如蛋白質與其他蛋白質、核酸、脂質或離子的界面)時，其恢復率顯著提高。
CARBonAra建立在該團隊開發的蛋白質結構轉換器框架的基礎上。它使用了幾何轉換器，是一種深度學習模型，可以處理點之間的空間關系(如原子坐標)，以學習和預測復雜的結構。該模型突出特點是“上下文”感知能力，這在提高序列恢復率方面尤為明顯。
當CARBonAra包含分子“上下文”，如蛋白質與其他蛋白質、核酸、脂質或離子的界面時，其恢復率顯著提高。CARBonAra模型的問世，標志著人工智能在蛋白質序列預測領域取得了重要進展。該模型不僅具有高度的預測準確性和靈活性，還展現出了廣泛的應用前景。隨著研究的深入和技術的不斷發展，相信CARBonAra模型將在更多領域發揮重要作用，為科學研究和產業發展帶來新的機遇和挑戰。
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