Nature sub-journal, 96%의 정확도로 AI가 서열로부터 단백질-리간드 상호작용 예측
약물 개발에서는 단백질에 대한 저분자 리간드의 결합 친화력과 기능적 효과를 결정하는 것이 중요합니다. 현재의 계산 방법은 이러한 단백질-리간드 상호 작용 특성을 예측할 수 있지만 고해상도 단백질 구조가 없으면 정확도가 손실되는 경우가 많으며 기능적 효과를 예측할 수 없습니다.
Monash University와 Griffith University의 연구원들은 데이터 디코딩 상호 작용 지문 시퀀스에서 직접 물리화학적 제약 조건을 결합하는 프레임워크인 PSICHIC(PhySIcoCHhemICal Graph Neural Network)을 개발했습니다. 이를 통해 PSICHIC은 단백질-리간드 상호 작용 뒤에 있는 메커니즘을 해독하여 최첨단 정확성과 해석 가능성을 달성할 수 있습니다.
구조적 데이터 없이 동일한 단백질-리간드 쌍에 대해 훈련된 PSICHIC은 결합 친화도 예측에서 선도적인 구조 기반 방법과 동등하거나 심지어 그 이상으로 수행되었습니다.
PSICHIC의 해석 가능한 지문은 상호 작용에 관여하는 단백질 잔기와 리간드 원자를 식별하고 단백질-리간드 상호 작용의 선택성 결정 요인을 밝히는 데 도움이 됩니다.
이 연구의 제목은 "시퀀스 데이터에서 단백질-리간드 상호 작용 지문을 학습하기 위한 물리화학적 그래프 신경망"이며 2024년 6월 17일 "Nature Machine Intelligence"에 게재되었습니다.
약물 발견 과정에서는 리간드와 특정 단백질의 선택적 상호작용이 단백질에 대한 저분자 리간드의 결합 친화도와 기능적 효과를 이해하는 것이 중요합니다. 약의 기대효과.
그러나 현재의 계산 방법은 단백질-리간드 상호 작용 특성을 예측할 수 있지만 고해상도 단백질 구조가 없으면 예측 정확도가 떨어지는 경우가 많으며 기능적 효과 예측에도 어려움이 있습니다.
시퀀스 기반 방법은 비용과 리소스 측면에서 더 많은 장점이 있지만(예: 값비싼 실험 구조 결정 프로세스가 필요하지 않음) 이러한 방법은 종종 패턴 일치에서 과도한 자유도 문제에 직면하여 쉽게 과적합으로 이어질 수 있습니다. 일반화 기능이 제한되어 구조 기반 또는 복합 기반 방법에 비해 성능 격차가 발생합니다.
물리화학 그래프 신경망
모나쉬 대학과 그리피스 대학의 연구팀은 신체 및 화학적 원리에 따라 서열 데이터에서 단백질-리간드를 직접 해독하는 방법인 PSICHIC(물리화학 그래프 신경망)을 개발했습니다. 지문 방식. 이전 시퀀스 기반 모델과 달리 PSICHIC은 물리화학적 제약 조건을 고유하게 통합하여 최첨단 정확성과 해석성을 달성합니다.
2D 시퀀스 기반 방법인 PSICHIC은 클러스터링 알고리즘을 적용하여 2D 플롯에 이러한 제약 조건을 생성하고 부과하므로 PSICHIC은 훈련 중에 단백질-리간드 상호 작용을 결정하는 합리적인 기본 패턴에 주로 적응할 수 있습니다.
(출처: 논문)
성능 검증 및 비교
구조 데이터 없이 동일한 단백질-리간드 쌍에 대한 훈련 후 PSICHIC은 결합 친화도 예측에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. -예술 구조 기반 및 복합 기반 방법은 이에 필적하거나 능가합니다.
PDBBind v2016 및 PDBBind v2020 데이터 세트에 대한 실험 결과에 따르면 PSICHIC은 여러 지표에서 TransCPI, MolTrans 및 DrugBAN과 같은 다른 시퀀스 기반 방법보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다.
PDBBind v2016 및 PDBBind v2020 벤치마크에 대한 단백질-리간드 결합 친화도 예측의 성능 통계 요약입니다. (출처: 논문)
구체적으로:
- PSICHIC은 특히 예측 정확도 및 일반화 능력 측면에서 예측 오류가 낮고 상관 지수가 높음을 나타냅니다.
- PSICHIC은 기능적 효과 예측에서 최대 96%의 정확도를 달성합니다.
또한:
- PSICHIC은 결합 부위와 주요 리간드 작용기를 식별하는 데 탁월합니다.
- 다중 단백질-리간드 복합체 구조(예: PDB 6K1S 및 6OXV) 분석에서 PSICHIC은 중요한 결합 잔기와 리간드 작용기를 정확하게 찾아 서열 데이터에서 단백질-리간드를 직접 디코딩하는 능력을 검증할 수 있었습니다. 신체 상호작용 패턴.
- 이 능력은 특히 서열 데이터에서 단백질-리간드 결합 부위와 주요 잔기를 예측하는 능력에 반영됩니다.
그림: 대화형 지문을 사용한 가상 검사. (출처: 논문)
흥미롭게도 PSICHIC의 해석 가능한 지문은 서열 데이터만으로 단백질-리간드 상호 작용의 기본 메커니즘을 해독하고 결합 부위 단백질 잔기와 관련 리간드 원자 능력을 식별하는 능력을 얻었음을 보여줍니다. 결합 친화도 레이블은 있고 상호 작용 정보는 없는 시퀀스 데이터입니다.
- 단백질-리간드 상호작용 지문은 리간드와 단백질 잔기 사이의 특정 상호작용 특성을 설명합니다.
- PSICHIC은 시퀀스 데이터만 사용하여 해석 가능한 상호 작용 지문을 얻는 독특한 접근 방식을 제공합니다.
- PSICHIC은 제약 조건을 통합하고 단백질-리간드 상호 작용 메커니즘을 밝히고 상호 작용 특성을 효율적으로 예측하는 새로운 기능을 보여줍니다.
- PSICHIC은 3D 데이터의 필요성을 제거하여 대규모 시퀀스 데이터베이스에서 강력한 학습을 위한 기반을 마련합니다.
미래 전망
- PSICHIC 분석을 이종삼합체 G 단백질과 복합체를 이루는 GPCR과 같은 단백질 복합체로 확장합니다.
- 알로스테릭 조절과 같은 복잡한 상호작용을 탐구하면 알로스테릭 리간드가 단백질 표적 내에서 오르토스테릭 리간드를 어떻게 조절하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
- PSICHIC은 다양한 응용 분야에서 견고성과 효율성을 입증했으며 향후 개발 가능성이 넓습니다.
위 내용은 Nature sub-journal, 96%의 정확도로 AI가 서열로부터 단백질-리간드 상호작용 예측의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

하지만 공원에 있는 노인을 이길 수는 없을까요? 파리올림픽이 본격화되면서 탁구가 많은 주목을 받고 있다. 동시에 로봇은 탁구 경기에서도 새로운 돌파구를 마련했습니다. 방금 DeepMind는 탁구 경기에서 인간 아마추어 선수 수준에 도달할 수 있는 최초의 학습 로봇 에이전트를 제안했습니다. 논문 주소: https://arxiv.org/pdf/2408.03906 DeepMind 로봇은 탁구를 얼마나 잘 치나요? 아마도 인간 아마추어 선수들과 동등할 것입니다: 포핸드와 백핸드 모두: 상대는 다양한 플레이 스타일을 사용하고 로봇도 견딜 수 있습니다: 다양한 스핀으로 서브를 받습니다. 그러나 게임의 강도는 그만큼 강렬하지 않은 것 같습니다. 공원에 있는 노인. 로봇용, 탁구용

8월 21일, 2024년 세계로봇대회가 베이징에서 성대하게 개최되었습니다. SenseTime의 홈 로봇 브랜드 "Yuanluobot SenseRobot"은 전체 제품군을 공개했으며, 최근에는 Yuanluobot AI 체스 두는 로봇인 체스 프로페셔널 에디션(이하 "Yuanluobot SenseRobot")을 출시하여 세계 최초의 A 체스 로봇이 되었습니다. 집. Yuanluobo의 세 번째 체스 게임 로봇 제품인 새로운 Guoxiang 로봇은 AI 및 엔지니어링 기계 분야에서 수많은 특별한 기술 업그레이드와 혁신을 거쳤으며 처음으로 3차원 체스 말을 집는 능력을 실현했습니다. 가정용 로봇의 기계 발톱을 통해 체스 게임, 모두 체스 게임, 기보 복습 등과 같은 인간-기계 기능을 수행합니다.

개학이 코앞으로 다가왔습니다. 새 학기를 앞둔 학생들뿐만 아니라 대형 AI 모델도 스스로 관리해야 합니다. 얼마 전 레딧에는 클로드가 게으르다고 불평하는 네티즌들이 붐볐습니다. "레벨이 많이 떨어졌고, 자주 멈췄고, 심지어 출력도 매우 짧아졌습니다. 출시 첫 주에는 4페이지 전체 문서를 한 번에 번역할 수 있었지만 지금은 반 페이지도 출력하지 못합니다. !" https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1by8rw8/something_just_feels_wrong_with_claude_in_the/ "클로드에게 완전히 실망했습니다"라는 제목의 게시물에

베이징에서 열린 세계로봇컨퍼런스에서는 휴머노이드 로봇의 전시가 현장의 절대 화두가 됐다. 스타더스트 인텔리전트 부스에서는 AI 로봇 어시스턴트 S1이 덜시머, 무술, 서예 3대 퍼포먼스를 선보였다. 문학과 무술을 모두 갖춘 하나의 전시 공간은 수많은 전문 관객과 미디어를 끌어 모았습니다. 탄력 있는 현의 우아한 연주를 통해 S1은 정밀한 작동과 속도, 힘, 정밀성을 갖춘 절대적인 제어력을 보여줍니다. CCTV 뉴스는 '서예'의 모방 학습 및 지능형 제어에 대한 특별 보도를 진행했습니다. 회사 설립자 Lai Jie는 부드러운 움직임 뒤에 하드웨어 측면이 최고의 힘 제어와 가장 인간과 유사한 신체 지표(속도, 하중)를 추구한다고 설명했습니다. 등)이지만 AI측에서는 사람의 실제 움직임 데이터를 수집해 로봇이 강한 상황에 직면했을 때 더욱 강해지고 빠르게 진화하는 방법을 학습할 수 있다. 그리고 민첩하다

참가자들은 이번 ACL 컨퍼런스에서 많은 것을 얻었습니다. ACL2024는 6일간 태국 방콕에서 개최됩니다. ACL은 전산언어학 및 자연어 처리 분야 최고의 국제학술대회로 국제전산언어학회(International Association for Computational Linguistics)가 주최하고 매년 개최된다. ACL은 NLP 분야에서 학술 영향력 1위를 항상 차지하고 있으며, CCF-A 추천 컨퍼런스이기도 합니다. 올해로 62회째를 맞이하는 ACL 컨퍼런스에는 NLP 분야의 최신 저서가 400편 이상 접수됐다. 어제 오후 컨퍼런스에서는 최우수 논문과 기타 상을 발표했습니다. 이번에 최우수논문상 7개(미출판 2개), 우수주제상 1개, 우수논문상 35개가 있다. 이 컨퍼런스에서는 또한 3개의 리소스 논문상(ResourceAward)과 사회적 영향상(Social Impact Award)을 수상했습니다.

비전과 로봇 학습의 긴밀한 통합. 최근 화제를 모으고 있는 1X 휴머노이드 로봇 네오(NEO)와 두 개의 로봇 손이 원활하게 협력해 옷 개기, 차 따르기, 신발 싸기 등을 하는 모습을 보면 마치 로봇 시대로 접어들고 있다는 느낌을 받을 수 있다. 실제로 이러한 부드러운 움직임은 첨단 로봇 기술 + 정교한 프레임 디자인 + 다중 모드 대형 모델의 산물입니다. 우리는 유용한 로봇이 종종 환경과 복잡하고 절묘한 상호작용을 요구한다는 것을 알고 있으며, 환경은 공간적, 시간적 영역에서 제약으로 표현될 수 있습니다. 예를 들어, 로봇이 차를 따르도록 하려면 먼저 로봇이 찻주전자 손잡이를 잡고 차를 흘리지 않고 똑바로 세운 다음, 주전자 입구와 컵 입구가 일치할 때까지 부드럽게 움직여야 합니다. 을 누른 다음 주전자를 특정 각도로 기울입니다. 이것

컨퍼런스 소개 과학기술의 급속한 발전과 함께 인공지능은 사회 발전을 촉진하는 중요한 힘이 되었습니다. 이 시대에 우리는 분산인공지능(DAI)의 혁신과 적용을 목격하고 참여할 수 있어 행운입니다. 분산 인공지능(Distributed Artificial Intelligence)은 인공지능 분야의 중요한 한 분야로, 최근 몇 년간 점점 더 많은 주목을 받고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 갑자기 등장했습니다. 대규모 모델의 강력한 언어 이해와 생성 기능을 결합하여 자연어 상호 작용, 지식 추론, 작업 계획 등에 큰 잠재력을 보여주었습니다. AIAgent는 빅 언어 모델을 이어받아 현재 AI계에서 화제가 되고 있습니다. 오

오늘 오후 Hongmeng Zhixing은 공식적으로 새로운 브랜드와 신차를 환영했습니다. 8월 6일, Huawei는 Hongmeng Smart Xingxing S9 및 Huawei 전체 시나리오 신제품 출시 컨퍼런스를 개최하여 파노라마식 스마트 플래그십 세단 Xiangjie S9, 새로운 M7Pro 및 Huawei novaFlip, MatePad Pro 12.2인치, 새로운 MatePad Air, Huawei Bisheng을 선보였습니다. 레이저 프린터 X1 시리즈, FreeBuds6i, WATCHFIT3 및 스마트 스크린 S5Pro를 포함한 다양한 새로운 올-시나리오 스마트 제품, 스마트 여행, 스마트 오피스, 스마트 웨어에 이르기까지 화웨이는 풀 시나리오 스마트 생태계를 지속적으로 구축하여 소비자에게 스마트한 경험을 제공합니다. 만물인터넷. Hongmeng Zhixing: 스마트 자동차 산업의 업그레이드를 촉진하기 위한 심층적인 권한 부여 화웨이는 중국 자동차 산업 파트너와 손을 잡고
