最も効果的なリゾチームを見つけるための人工知能フレームワークを構築する

著者：Eve Cole 更新時間：2024-11-22 19:30:01

記者は9月2日、広東理工大学生物医学院教授の林章林氏と華南理工大学生物学部准教授の楊暁峰氏のチームが、新たな人工生物の構築に成功したことを知った。インテリジェンスフレームワーク - DeepMineLys を使用し、このフレームワークを使用して、ヒトのマイクロバイオーム内で最も強力なリゾチームを発見しました。研究結果は最近Cell Reportsに掲載された。「この研究は、人工知能を使用して、ヒトの微生物のメタゲノムデータから薬剤耐性菌を治療する可能性のあるリゾチームを特定し、マイニングします。これは、生物学研究における人工知能の使用における重要な進歩です。」論文の筆頭著者、中国南部。工科大学生物科学工学部の2018年度博士課程学生、傅宜蘭氏は語った。 Lin Zhanglin 氏は、DeepMineLys の成功は、広範囲のリゾチームをカバーする包括的なトレーニングデータセットの構築、高度なアルゴリズムと TAPE などのコーディング技術の統合、および 3 つの重要な要素の採用によるものであると考えています。層畳み込みニューラルネットワークとデュアルトラックアーキテクチャにより、予測パフォーマンスが大幅に向上しました。研究チームは、実験検証のために上位 100 個のリゾチーム候補から 16 個のリゾチームをランダムに選択し、そのうち 11 個が活性であることが確認されました。最も強力なリゾチームの活性は、従来のリゾチームの 6.2 倍であり、最も活性なリゾチームとなっています。これまでに見つかった最も強力なリゾチーム。「DeepMineLys はリゾチームをマイニングできるだけでなく、タンパク質をマイニングする可能性もあります。このフレームワークの構築が将来の生物学研究に強力なツールを提供することがわかります。」と Lin Zhanglin 氏は述べています。