Područje predviđanja proteinske strukture prolazi kroz značajnu transformaciju s dolaskom end-to-end učenja. Ovaj pristup, koji optimizira sve komponente modela strojnog učenja za određeni zadatak, revolucionira točnost i učinkovitost dizajna proteina.
Odlaze dani mukotrpnog preprocesiranja podataka. End-to-end učenje eliminira potrebu za tim korakom, maksimizirajući izvlačenje vitalnih informacija i pružajući točnije predviđanja. Iako je koncept uspješno primijenjen u različitim domenama, poput računalnog vida i prepoznavanja govora, njegov potencijal u dizajnu proteina posebno je značajan.
Na čelu predviđanja proteinske strukture su AlphaFold2 i RoseTTAFold. Ovi moćni alati znatno su doprinijeli napretku u inženjerstvu proteina. Uključujući sekvence, strukture i funkcionalne oznake u ujedinjeni okvir, oni preoblikuju krajolik umjetne inteligencije i dizajna proteina.
Osim toga, nedavni razvoji poput evolucijskog skaliranog modeliranja (ESM) i CombFold dodaju svježe perspektive u polje. Kada se kombiniraju s end-to-end dubinskim učenjem metodom AlphaFold2, ovi pristupi guraju granice predviđanja proteinske strukture. Pojava baze podataka proteinske strukture AlphaFold bila je ključna u pružanju točnih i brzih predviđanja, nadmašujući tradicionalne metode.
Razumijevanje procesa preklapanja proteina ključno je za raspetljavanje njegovih složenosti. Nedavne studije razjasnile su novi međustanju, otkrivajući da se preklapanje proteina odvija u dva koraka – jedan brz i drugi znatno sporiji. Ovaj proboj postao je moguć pažljivim promatranjem ponašanja preklapanja upotrebom optičkih spektroskopskih sonda i nuklearne magnetske rezonancije ugljika 13 u čvrstom stanju.
Iako je end-to-end učenje pokazalo ogroman potencijal, izazovi ostaju. Integracija fizičkog znanja u okvire strojnog učenja zahtijeva daljnje istraživanje. Međutim, očekuje se da će brz tempo napretka u ovom području prevladati ove prepreke i dovesti do točnijeg i učinkovitijeg predviđanja proteinske strukture.
Potencijal end-to-end učenja u predviđanju proteinske strukture zaista je uzbudljiv. Sa svakim novim otkrićem i tehnološkim skokom približavamo se dubljem razumijevanju proteina i njihove uloge u različitim bolestima. Vremena ograničenih predviđanja su iza nas, a budućnost nosi ogromne mogućnosti za iskorištavanje snage strojnog učenja u raspetljavanju proteinskih tajni.
The source of the article is from the blog agogs.sk