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赢咖4深度学习精确预测 RNA仅需训练 18 种已知结构:斯坦福研究登上 Science 封面
作者:管理员    发布于:2021-08-27 23:15    文字:【】【】【

  目前,使用人工智能预测化合物分子结构是一个火热的研究课题,DeepMind 蛋白质结构预测工具 AlphaFold2 证明了这一点。但应看到,实现分子结构准确预测的背后需要庞大的数据集。斯坦福大学的一项研究打破了这一限制,他们提出的机器学习方法仅使用很少的数据即实现了准确的 RNA 结构预测。

  确定生物分子的 3D 形状是现代生物学和医学发现中最困难的问题之一。许多公司和研究机构花费数百万美元来确定分子结构,却也常常无果。

  来自斯坦福大学的研究团队利用机器学习的方法解决了这个难题。在计算机科学系副教授 Ron Dror 的指导下,斯坦福大学博士生 Stephan Eismann 和 Raphael Townshend 巧妙地使用机器学习技术开发了一种通过计算预测生物分子准确结构的方法。并且即使仅从少数已知结构中学习,他们的方法也能成功,使其适用于结构最难通过实验确定的分子类型。

  8 月 27 日,该团队与斯坦福大学生物化学系副教授 Rhiju Das 合作的研究论文在《Science》上发表并登上封面。

  在此之前,去年 12 月该团队的一篇研究论文已经登上了生物医学期刊《Proteins》。

  在《Proteins》的论文中,研究团队介绍说:该研究建立的神经网络架构从包含数万个原子的分子结构中进行端到端的学习,其中涉及基于点的原子表示、旋转和平移的等变性、局部卷积和分层子采样操作。

  两篇论文的主要作者 Townshend 说:「结构生物学是对分子形状的研究,结构决定功能。」该团队设计的算法不仅可以预测准确的分子结构,还能够解释不同分子的工作原理,该方法将适用于基础生物学研究、药物研发等。具体来讲,团队成员 Eismann 以蛋白质举例说明:「蛋白质是执行各种功能的分子机器。为了执行它们的功能,蛋白质通常会与其他蛋白质结合。如果已知一对蛋白质与疾病有关,并且知道它们在三维条件下如何相互作用,医学上就可以尝试用一种药物非常具体地针对这种相互作用。」

  该研究的方法已经在蛋白质复合物和 RNA 分子方面取得了成功。正如研究团队成员 Dror 所说:「机器学习近来取得的大多数进展都需要大量数据进行训练。而该研究的方法在训练数据很少的情况下取得成功的事实意味着:相关方法可以解决许多数据稀缺的领域中未解决的问题」,因此该方法可能具有巨大潜力。

  RNA 分子的 3D 结构对 RNA 分子发挥自身功能至关重要,在药物发现中也很有意义。然而,已知的 RNA 结构很少,并且通过计算来预测 RNA 结构极具挑战性。

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  而斯坦福大学的这项研究使用机器学习(ML)的方法,只使用 18 种已知的 RNA 结构进行训练,就能够识别出准确的结构模型,同时无需这些结构模型的定义特性。通过这种机器学习方法得到的评分函数——原子旋转等变评分器(Atomic Rotationally Equivariant Scorer, ARES)显著优于以往方法。

  下图 1 为ARES 网络,其中 A 表示:仅给出原子坐标和元素类型,ARES 即可预测结构模型的准确率;B 表示利用 ARES 的 RNA 结构预测;C 表示包含 18 种已有小型 RNA 结构的训练集;D 表示包含新的、更大 RNA 结构的基准集。

  8 月 27 日 15:00-17:00,百分点科技与机器之心联合举办「数据智能技术实践论坛」全程线上直播,四位业界专家与学者详细解读多模态数据融合治理、计算机视觉、基于知识图谱的认知智能、知识图谱构建等领域的技术进展和实践心得。

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