“`html
Продвижения и будущие направления в машинном обучении в помощи инженерии белков
Инженерия белков, быстро развивающаяся область в биотехнологии, имеет потенциал революционизировать различные секторы, включая дизайн антител, поиск лекарств, продовольственную безопасность и экологию. Традиционные методы, такие как направленная эволюция и рациональное проектирование, были важными. Однако огромное мутационное пространство делает эти подходы дорогостоящими, затратными по времени и ограниченными в области применения. Использование больших баз данных белков и передовых моделей машинного обучения, особенно тех, которые вдохновлены NLP, значительно ускорило процесс инженерии белков. Продвижения в топологическом анализе данных (TDA) и инструментах предсказания структуры белков на основе ИИ, таких как AlphaFold2, дополнительно улучшили возможности стратегий структурной инженерии белков, поддерживаемых моделями машинного обучения.
Машинное обучение в помощи инженерии белков (MLPE)
Машинное обучение в помощи инженерии белков (MLPE) использует техники, основанные на данных, для улучшения эффективности и эффективности инженерии белков. Модели машинного обучения могут быстро генерировать и тестировать множество вариантов белков, анализируя и предсказывая влияние мутаций, оптимизируя ландшафт белка-фитнеса даже с ограниченными экспериментальными данными. MLPE включает комплексный подход, объединяющий сбор данных, извлечение признаков, обучение модели и итерационную проверку, поддерживаемую технологиями высокопроизводительного секвенирования и скрининга.
Модели глубокого языка белков на основе последовательности
Недавние достижения в области NLP вдохновили вычислительные методы для анализа последовательностей белков, рассматривая их аналогично человеческим языкам. Модели языка белков на основе последовательности, использующие локальные эволюционные данные от гомологов и глобальные данные из больших баз данных белков, были разработаны для предсказания структурных и функциональных свойств белков. Техники варьируются от локальных моделей, использующих скрытые марковские модели (HMM) и вариационные автокодировщики (VAE), до глобальных моделей, использующих большие архитектуры NLP, такие как Transformers. Гибридные подходы, такие как настройка глобальных моделей с локальными данными, дополнительно улучшают точность предсказаний, как это показано моделями, такими как eUniRep и Transcription.
Модели топологического анализа данных (TDA) на основе структуры
Модели на основе структуры, использующие TDA, решают ограничения моделей на основе последовательности путем включения стереохимической информации. TDA, основанный на алгебраической топологии, характеризует сложные геометрические данные и выявляет топологические структуры. Постоянная гомология, ключевой метод TDA, анализирует многомасштабные данные, в то время как постоянная когомология и элементно-специфическая постоянная гомология (ESPH) улучшают это, включая гетерогенные данные. Постоянные топологические лапласианы дополнительно улавливают сложность данных. GNN и глубокое топологическое обучение объединяют связность и форму информации, продвигая анализ структуры белков и предсказание функций с применением в приложениях поиска лекарств и инженерии белков.
ИИ-помощь инженерии белков: проблемы и решения
Инженерия белков – это сложная задача оптимизации, которая направлена на определение оптимальной последовательности аминокислот, максимизирующей определенные свойства, такие как активность, стабильность и селективность. Эта проблема осложняется огромным пространством последовательностей и эпистатической природой ландшафта фитнеса, где взаимодействия между аминокислотами являются взаимозависимыми и нелинейными. Традиционные методы, такие как направленная эволюция, часто застревают в локальных оптимумах и нуждаются в помощи при навигации по высокоразмерному ландшафту фитнеса. Более того, экспериментальные подходы ограничены количеством возможных мутаций и ограниченной пропускной способностью анализов, что делает исследование всего пространства последовательностей практически невозможным.
Недавние достижения в области машинного обучения значительно улучшили процесс инженерии белков, позволяя эффективно исследовать и оптимизировать это огромное пространство поиска. Модели машинного обучения, используя ограниченные экспериментальные данные, могут предсказывать фитнес белков с высокой точностью с помощью таких техник, как нулевое и несколько обучение. Модели нулевого обучения, такие как VAE и Transformers, могут оценивать вероятность того, что новая последовательность белка будет функциональной, распознавая шаблоны из естественно встречающихся белков. С другой стороны, модели обучения с учителем, включая глубокое обучение и ансамблевые методы, используют размеченные данные для предсказания ландшафтов фитнеса и направляют поиск оптимальных последовательностей. Стратегии активного обучения улучшают этот процесс, балансируя исследование и использование, используя модели количественной неопределенности, такие как гауссовы процессы, для более эффективной навигации по ландшафту фитнеса. Этот итерационный подход, интегрирующий предсказания машинного обучения с экспериментальной проверкой, критичен для достижения оптимальных решений в инженерии белков.
Заключение
Обзор подчеркивает прогресс в моделях глубокого языка белков и методах топологического анализа данных для моделирования белков, акцентируя ускоренный прогресс в инженерии белков через методы MLPE. Модели на основе структуры часто превосходят модели на основе последовательности из-за более полной информации о свойствах белков, несмотря на ограниченную доступность структурных данных. Современные методы, такие как AlphaFold2 и RosettaFold, расширяют структурные базы данных с высокой точностью. Будущие направления включают разработку методов предсказания без выравнивания, сложных техник TDA и масштабных моделей глубокого обучения для использования обширных наборов данных из передовых биотехнологий, таких как секвенирование следующего поколения.
Источники:
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Advancements and Future Directions in Machine Learning-Assisted Protein Engineering.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
