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新的深度學(xué)習(xí)方法大大提高了RNA結(jié)構(gòu)預(yù)測

導(dǎo)讀 研究人員提出了 ARES(原子旋轉(zhuǎn)等變計(jì)分器)——一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,與以前的方法相比,它顯著提高了 RNA 結(jié)構(gòu)的計(jì)算預(yù)測。像蛋白質(zhì)一樣,R

研究人員提出了 ARES(原子旋轉(zhuǎn)等變計(jì)分器)——一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,與以前的方法相比,它顯著提高了 RNA 結(jié)構(gòu)的計(jì)算預(yù)測。

像蛋白質(zhì)一樣,RNA 分子扭曲并折疊成復(fù)雜的三維形狀,這對(duì)其功能至關(guān)重要。了解這些結(jié)構(gòu)有助于揭示 RNA 的生物學(xué)功能,包括非編碼 RNA,并為發(fā)現(xiàn)治療無法治愈疾病的新藥鋪平道路。然而,盡管經(jīng)過數(shù)十年的努力,通過實(shí)驗(yàn)解決 RNA 結(jié)構(gòu)仍然是一個(gè)挑戰(zhàn),目前已知的 RNA 結(jié)構(gòu)很少。

此外,與蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測相比,使用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測 RNA 結(jié)構(gòu)已被證明要困難得多,而且成功率也較低。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),Raphael Townshend 及其同事開發(fā)了 ARES,這是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以持續(xù)生成準(zhǔn)確的 RNA 結(jié)構(gòu)模型,盡管僅使用最近實(shí)驗(yàn)確定的 18 個(gè) RNA 結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。根據(jù)作者的說法,ARES 在社區(qū)范圍的 RNA-Puzzles 結(jié)構(gòu)預(yù)測挑戰(zhàn)中明顯優(yōu)于其他計(jì)算方法。湯申等。

請(qǐng)注意,ARES 的性能特別值得注意,因?yàn)樗鼘W(xué)會(huì)了僅根據(jù)原子結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測,并且不包含關(guān)于哪些 RNA 特定結(jié)構(gòu)特征可能很重要的先前假設(shè),例如堿基對(duì)、核苷酸或氫鍵。同樣,它能夠準(zhǔn)確地預(yù)測比訓(xùn)練時(shí)更大、更復(fù)雜的 RNA 結(jié)構(gòu)。“ARES 仍達(dá)不到與原子分辨率一致或足以指導(dǎo)關(guān)鍵功能位點(diǎn)識(shí)別或藥物發(fā)現(xiàn)工作的水平,但 Townshend等人。在一個(gè)被證明對(duì)變革性進(jìn)步難以抗拒的領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展,”凱文·威克斯在相關(guān)的觀點(diǎn)中寫道。

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