科技日报北京10月10日电 （记者张梦然）美国哈佛大学与西北大学研究团队合作，开发出一种新型机器学习方法，能够从无序蛋白质中排序，设计出具有特定性质的内在无序蛋白质（IDPs），从而突破了当前人工智能（AI）工具在解析约30%人类蛋白质结构上的局限。该成果发表于最新一期《自然·计算科学》。
内在无序蛋白的艺术图。图片来源：美国哈佛大学/西北大学这类蛋白质因其不折叠成固定三维结构而长期难以被建模，像“阿尔法折叠”等先进AI系统虽在结构预测方面表现卓越，却无法有效处理这类高度动态的分子。然而，IDPs在细胞信号传导、分子传感和交联等关键生物过程中发挥着核心作用，其功能异常也与癌症、神经退行性疾病等多种疾病密切相关，例如α-突触核蛋白就与帕金森病紧密关联。
为应对这一挑战，研究团队提出了一种结合物理模型与机器学习技术的新路径。该方法基于“自动微分”技术——一种常用于深度学习中计算导数的算法，用于追踪输入变量微小变化对输出的影响。他们利用这一机制，在分子动力学模拟框架下直接优化氨基酸序列，使其具备预定的物理或功能特性。与依赖大量数据训练的典型人工智能模型不同，该方法依托已有且足够精确的物理模拟体系，通过梯度优化高效搜索满足特定功能需求的蛋白质序列，如形成柔性连接结构或响应环境变化的能力。
团队强调，目标并非用数据驱动模型替代物理理解，而是将真实的分子行为规律嵌入设计过程，使生成的蛋白质序列不仅具备功能性，而且其设计过程本身就根植于自然界真实的动力学原理。由此设计出的蛋白质是“可微分的”，意味着每一步优化都建立在对系统物理状态连续、精确调控的基础上，而非依赖黑箱式的预测。
这些年，我们为什么越来越频繁提到创新？因为只有在原始创新上持续发力，在基础理论方法上有所突破，我们才能摆脱对国外的 中新网12月20日电 据台湾中天新闻网报道，新党桃园市“立委”参选人游智彬19日揭露，台南“立委”陈亭妃博士论文涉嫌抄 年终岁末，当很多高校教师都忙于年末工作总结时，另一些教师却在为一场场的艺术演出奔忙着——仅在近期，国内就有云南、 ·“这项研究似乎说明，长期生活在食品不安全的状况中所带来的危害是没那么容易逆转的。研究也表明，对于那些因 ? 夏培肃 （1923.7.28—2014.8.27），四川江津人 （今重庆江津），著名计算机专家和教育家，我国计算机研究的先驱和计算机事业 关于全国科普工作先进集体和先进工作者拟推荐名单的公示 根据《科技部 中央宣传部 中国科协关于评选表彰全国科普 。本文链接：机器学习设计出内在无序蛋白质http://www.sushuapos.com/show-11-26764-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
上一篇： 还能捕鸟？“大夜蝠”高难度狩猎揭秘
下一篇： “守护者”蛋白能防止DNA复制损伤