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[導(dǎo)讀] (文章來(lái)源:攜手健康網(wǎng)) 格里菲斯大學(xué)(Griffith University)的研究人員在世界上首屈一指,已使用人工智能方法更好地預(yù)測(cè)RNA二級(jí)結(jié)構(gòu),希望可以將其開(kāi)發(fā)成為更好地了解RN

(文章來(lái)源:攜手健康網(wǎng))

格里菲斯大學(xué)(Griffith University)的研究人員在世界上首屈一指,已使用人工智能方法更好地預(yù)測(cè)RNA二級(jí)結(jié)構(gòu),希望可以將其開(kāi)發(fā)成為更好地了解RNA如何與多種疾病(例如癌癥)相關(guān)的工具。周耀奇教授,庫(kù)爾迪普·帕利瓦爾教授,博士 格里菲斯糖業(yè)研究所和信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室的學(xué)生Jaswinder Singh和Jack Hanson博士領(lǐng)導(dǎo)了這項(xiàng)研究,該研究已在《自然通訊》上發(fā)表。

在所有生命形式中,核糖核酸(RNA)對(duì)于基因的編碼,解碼,調(diào)節(jié)和表達(dá)都是必不可少的。RNA和DNA是生命形式中的四個(gè)主要大分子。該團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)(一種人工智能的子集,用于創(chuàng)建復(fù)雜的數(shù)字函數(shù),無(wú)需明確的人工指導(dǎo)即可自動(dòng)逼近特定任務(wù))來(lái)構(gòu)建RNA序列與結(jié)構(gòu)之間關(guān)系的更準(zhǔn)確模型。這項(xiàng)進(jìn)展是在先前的預(yù)測(cè)RNA結(jié)構(gòu)的方法停滯了十多年之后做出的。

周教授希望這種新方法對(duì)設(shè)計(jì)具有治療潛力的新RNA分子有用。周教授說(shuō):“想象一下蛋白質(zhì)和RNA是否是兩個(gè)人,蛋白質(zhì)站在RNA的前面-我們的重點(diǎn)自然是蛋白質(zhì)?!薄耙虼耍M管事實(shí)是蛋白質(zhì)的數(shù)量比RNA的數(shù)量多10倍,但我們對(duì)這些RNA在人體中的用途一無(wú)所知?!斑@就是我們開(kāi)發(fā)該工具的原因:提供一些結(jié)構(gòu)線索。獲取線索非常重要,因?yàn)樵絹?lái)越多的RNA與包括多種癌癥在內(nèi)的更多疾病有關(guān)。

“最令人振奮的方面是,我們現(xiàn)在可以更好地將測(cè)序信息與結(jié)構(gòu)聯(lián)系起來(lái)。我們的序列被編碼在我們的基因組中,但是它們?nèi)绾瓮ㄟ^(guò)結(jié)構(gòu)與其功能相關(guān)尚不清楚。“使用這種深度學(xué)習(xí)技術(shù),我們可以更好地將序列連接到結(jié)構(gòu)上,并更好地了解它們的功能。一旦我們了解了序列如何編碼結(jié)構(gòu)并因此起作用,我們就可以設(shè)計(jì)RNA來(lái)完成特定目的,例如新藥或分子傳感器?!?/p>

為了開(kāi)發(fā)該方法,團(tuán)隊(duì)必須通過(guò)采購(gòu)近似的計(jì)算數(shù)據(jù)來(lái)擴(kuò)展已知RNA結(jié)構(gòu)的現(xiàn)有數(shù)據(jù)集,然后使用精確的數(shù)據(jù)完善自動(dòng)訓(xùn)練方法。帕利瓦爾教授說(shuō),只有大約3000萬(wàn)未知基因中只有不到250種非冗余的已知RNA結(jié)構(gòu)可訪問(wèn),這是一個(gè)挑戰(zhàn),只有使用其深度學(xué)習(xí)方法才能解決。

帕利瓦爾教授說(shuō):“在這項(xiàng)研究中,通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)模擬RNA核苷酸序列與這些核苷酸堿基在其功能結(jié)構(gòu)中的配對(duì)之間的基本關(guān)系?!薄斑@是一個(gè)非常復(fù)雜的功能,因?yàn)閺睦碚撋现v,核苷酸可以與RNA中的任何其他堿基配對(duì),因此深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作是找出哪些核苷酸配對(duì)在一起?!案匾氖?,這些算法必須通用并且可用于數(shù)百萬(wàn)個(gè)獨(dú)特的RNA序列。

“在我們的工作之前,大多數(shù)以前的研究都依賴(lài)于基于RNA生物學(xué)家族的比較方案或基于統(tǒng)計(jì)的手工評(píng)分算法。這些方法可以某種程度地模擬將RNA核苷酸序列與其配對(duì)結(jié)構(gòu)聯(lián)系起來(lái)的極其復(fù)雜的功能,但是已經(jīng)達(dá)到了堿基對(duì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度停滯在80%左右?!袄蒙疃葘W(xué)習(xí),我們能夠克服所有這些缺點(diǎn),為所有RNA結(jié)構(gòu)提供一攬子解決方案,同時(shí)打破了已有十多年的性能上限,堿基對(duì)準(zhǔn)確性達(dá)到93%。”

研究小組表示,將深度學(xué)習(xí)用于RNA堿基對(duì)的預(yù)測(cè)是一種可行的工具,并且是世界首創(chuàng),與以前的嘗試相比,它幾乎在所有方面都具有出色的性能。糖業(yè)研究所的創(chuàng)始人兼所長(zhǎng)Mark von Itzstein AO教授說(shuō):“這一發(fā)現(xiàn)為其他計(jì)算研究小組為該問(wèn)題的未來(lái)研究開(kāi)辟了道路,同時(shí)為從事生物醫(yī)學(xué),藥物研究的實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室提供了更準(zhǔn)確的工具。發(fā)現(xiàn)和分子生物學(xué)?!?/p>

“ 使用二維深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳遞學(xué)習(xí)的集成進(jìn)行RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)”的研究已發(fā)表在《自然通訊》上。
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