rb88即刻登录:

  以色列理工学院和特拉维夫大学研讨团队开宣布一种名为BetaDescribe的AI体系，可将蛋白质序列“翻译”成文字，主动生成对蛋白质功用、特性等信息的描绘，为了解蛋白质功用拓荒了新途径，有望加快药物研制和新材料规划。相关效果发表于最新一期《美国国家科学院院刊》。

  蛋白质剖析是医学和生物技能发展的重要根底。例如，医治肥胖症和糖尿病等疾病的药物Ozempic，其研制创意便来源于一种沙漠稀有蜥蜴唾液中的肽。但是，传统蛋白质功用辨别断定高度依靠试验，周期长、本钱高。大型言语模型此前在这项使命上的体现也并不抱负。

  为处理这一难题，研讨团队开发了BetaDescribe。这是一种能将蛋白质序列“翻译”成自然言语并进行描绘的AI体系，不只可解释蛋白质功用，还能描绘其他重要特征。凭借该体系，科学家有望更快了解自然界中海量不知道蛋白质，缩小已完结试验表征的数十万种蛋白质与实践存在的数十亿乃至数万亿种蛋白质之间的认知距离。

  与依靠已知蛋白质序列相似性的传统办法不同，BetaDescribe结合了生成式模型、验证机制和评价流程，即便面临与已知蛋白质无明显相似性的蛋白质，也能揣度其功用。此外，该体系还能供给蛋白质功用特性、催化活性、参加的代谢进程以及潜在结合位点等概况信息，为医学和生物技能讨论研讨供给更全面的参阅。

  经过试验验证该体系的有效性，团队对6种此前从未被表征的蛋白质进行了功用描绘。

  研讨团队表明，这项技能有望加快医学研讨、药物发现以及生物和农业技能领域的发展。经过快速生成有依据支撑的不知道蛋白质功用假定，可明显缩短根底研讨向医学和工业使用转化的时刻，进步生物学研讨功率。（记者张佳欣）

  与依靠已知蛋白质序列相似性的传统办法不同，BetaDescribe结合了生成式模型、验证机制和评价流程，即便面临与已知蛋白质无明显相似性的蛋白质，也能揣度其功用。经过试验验证该体系的有效性，团队对6种此前从未被表征的蛋白质进行了功用描绘。