EnzymeCAGE: Система глубокого обучения для предсказания специфичности ферментных реакций.

 EnzymeCAGE: A Deep Learning Framework Designed to Predict Enzyme-Reaction Catalytic Specificity by Encoding both Pocket-Specific Enzyme Structures and Chemical Reactions

“`html

Энзимы и их значение

Энзимы — это молекулярные катализаторы, которые играют ключевую роль в биохимических процессах, необходимых для жизни. Они важны в метаболизме, промышленности и биотехнологиях. Однако, несмотря на их значимость, существует множество пробелов в наших знаниях о них.

Проблемы в области энзимов

Из примерно 190 миллионов последовательностей белков, зарегистрированных в базах данных, менее 0.3% были проверены экспертами, а менее 20% имеют экспериментальную валидацию. Более 40-50% известных реакций остаются без привязки к конкретным энзимам, что затрудняет прогресс в синтетической биологии и биотехнологии.

EnzymeCAGE: Новый подход

Команда исследователей разработала новый открытый модельный инструмент для поиска энзимов и предсказания их функций, названный EnzymeCAGE. Эта модель обучена на наборе данных из примерно одного миллиона пар “энзим-реакция” и использует метод Contrastive Language–Image Pretraining (CLIP) для аннотирования невидимых энзимов и “сиротских” реакций.

Преимущества EnzymeCAGE

  • Геометрическая точность: Модель использует структурную информацию для определения каталитических сайтов.
  • Адаптивность: Подходит для различных видов и метаболических контекстов.
  • Улучшенная производительность: EnzymeCAGE показал 44% улучшение в предсказании функций и 73% в точности поиска энзимов.

Технические особенности и преимущества

EnzymeCAGE включает несколько передовых функций для эффективного моделирования взаимодействий “энзим-реакция”. Модель сочетает локальное кодирование с глобальными характеристиками, что обеспечивает комплексное представление каталитического потенциала.

Заключение

EnzymeCAGE представляет собой значительный шаг вперед в решении проблем в области исследования энзимов. Он обеспечивает точные предсказания для невидимых функций энзимов и поддержку в инженерии путей. Эта модель открывает новые возможности для углубления нашего понимания энзимных процессов и их потенциала для инноваций.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
  • Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.

“`

Полезные ссылки: