Revolucionārs pārskatāmais ir zinātnieku izveidots mākslīgā intelekta (AI) rīks, kas ar izcilu precizitāti spēj noteikt nezināmu proteīnu funkciju. Šis rīks, izstrādāts Kinga Abdallas universitātes zinātnes un tehnoloģijas (KAUST) pētnieku darba rezultātā, pārspēj esošos metodus proteīnu funkciju paredzēšanā un spēj analizēt proteīnus, kas nav skaidri savienojami ar esošajiem datu kopumiem.
AI rīka nosaukums ir DeepGO-SE, kas izmanto lielas valodas modeļus, līdzīgus tiem, ko izmanto ģeneratīvajās AI rīkās. Tomēr tas iet soli tālāk, izmantojot loģiskās izrietības metodi, lai gūtu nozīmīgus secinājumus par proteīnu funkcijām. Veidojot modeļus, pamatojoties uz vispārīgām bioloģiskām principām, šis rīks var loģiski apstrādāt rezultātus un secināt vispatiesāko scenāriju proteīna funkcijai.
Saskaņā ar Robertu Hendorfu, KAUST Bioontoloģisko pētījumu grupas vadītāju, šī metode ir plaši pielietojama, īpaši attiecībā uz datu un hipotēžu izvērtēšanu, ko rodas citi mašīnmācīšanās modeļi. Rīks ir pierādījis savu efektivitāti, veiksmīgi paredzot molekulārās funkcijas neapzinātiem proteīniem, pārspējot vairāk nekā 1,600 algoritmus starptautiskā funkciju prognozēšanas rīku konkurencē.
KAUST komanda tagad izmanto DeepGO-SE, lai izpētītu funkcijas neskaidros proteīnos, kas atrodami tuksnesī augos, kas veidojas ekstrēmos apstākļos. Viņi cer, ka šis rīks atklās jaunus proteīnus, kas varētu būt noderīgi biotehnoloģiskajām lietojumprogrammām. DeepGO-SE potenciālās lietojumprogrammas ir plašas, tai skaitā zāļu atklāšana, vielmaiņas ceļu analīze, slimību asociācijas, proteīnu inženierija un konkrētu interešu izvērtēšana.
Šī atklāsme sola revolucionēt proteīnu pētniecību, sniedzot zinātniekiem spēcīgu rīku, lai atklātu šūnu iekšējo darbību. Spēja analizēt nezināmus proteīnus un paredzēt to funkcijas ievērojami paātrinās mūsu sapratni par bioloģiskajiem procesiem un atklās jaunas iespējas inovācijām un atklājumiem dažādās jomās. Pētot progresu, zinātnieki visā pasaulē ar prieku pieņem AI rīku un tā potenciālu atklāt nezināmu proteīnu noslēpumus.
BUJ:
1. Kāda ir revolucionārais sasniegums proteīnu pētniecībā?
– Zinātnieki ir izveidojuši mākslīgā intelekta (AI) rīku, ko sauc par DeepGO-SE, kas ar izcilu precizitāti spēj noteikt nezināmu proteīnu funkciju.
2. Kas izstrādāja DeepGO-SE rīku?
– Rīku izstrādāja Kinga Abdallas universitātes zinātnes un tehnoloģijas (KAUST) pētnieki.
3. Kā DeepGO-SE pārspēj esošos metodus proteīnu funkciju paredzēšanā?
– DeepGO-SE izmanto lielas valodas modeļus, līdzīgus tiem, ko izmanto ģeneratīvajās AI rīkās. Tas iet soli tālāk, izmantojot loģiskās izrietības metodi, lai gūtu nozīmīgus secinājumus par proteīnu funkcijām, pamatojoties uz vispārīgiem bioloģiskiem principiem.
4. Kādas ir plašās DeepGO-SE lietojumprogrammas?
– DeepGO-SE lietojumprogrammas ietver datu un hipotēžu izvērtēšanu, zāļu atklāšanu, vielmaiņas ceļu analīzi, slimību asociācijas, proteīnu inženieriju un atsevišķu interešu izvērtēšanu.
5. Cik efektīvs ir DeepGO-SE?
– DeepGO-SE veiksmīgi ir paredzējis neapzinātu proteīnu molekulārās funkcijas, pārspējot vairāk nekā 1,600 algoritmus starptautiskā funkciju prognozēšanas rīku konkurencē.
Definīcijas:
– Mākslīgais intelekts (AI): Datora sistēmu vai mašīnu attīstība, kas spēj veikt uzdevumus, kas parasti prasa cilvēka intelektu.
– Proteīns: Lielmolekula, kas sastāv no viena vai vairāku aminoskābju ķēdēm un veic plašu funkciju klāstu dzīvo organismuļu iekšienē.
– Loģiskā izrietība: Attiecība starp diviem paziņojumiem, kur viena paziņojuma patiesība izriet no otra paziņojuma patiesības.
Ieteikto saistīto saitēm:
– Kinga Abdallas universitāte zinātnei un tehnoloģijai (KAUST)
– ScienceDirect (galvenā domēna zinātniskiem rakstiem)
The source of the article is from the blog guambia.com.uy