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人工智能猜测蛋白质“光学指纹”

admin 2019-06-16 224人围观 ,发现0个评论

记者6月10日从中国科学技能大学得悉,该校教授江俊、罗毅与美国加州大学尔湾分校科学家协作,使用人工智能机器学习中的神经网络技能,成功猜测了蛋白质肽键紫外光谱,模仿了肽键结构与性质之间的构效联系,并大大减少了核算量。相关效果宣布在最新一期闻名期刊《美国科学院院报》上。人工智能与量子人工智能猜测蛋白质“光学指纹”化学理论核算的结合,为猜测蛋白质光学特性供给了一种高效东西。

蛋白质是生命的柱石。蛋白质的光谱呼应信号,尤其是紫外光谱,能够称之为蛋白质骨架的“指纹”。这个“光学指纹”,经过理论模仿的解读,能够提醒出精确的蛋白质结构,为生命科学和医学确诊供给极端重要的信息。但是,蛋白质结构极端杂乱,需求做很多高精度的量子化学理论核算。因人工智能猜测蛋白质“光学指纹”为核算量太大,即使是最厉害的超级核算机容易也“吃不消”,这也约束了光谱的精确剖析和蛋白质结构的发现流动比率。 人工智能猜测蛋白质“光学指纹”

江俊课题组近些年致力人工智能猜测蛋白质“光学指纹”于开展机器学习技能在量子化学范畴的使用。在本工作中,研讨人员首先在300K温度下经过分子动力学模仿以及量子化学核算,得到5万组不同构型的肽键模型分子。经过机器学习算法筛选出键长、键角、二面角、电荷信息作为描述符,经过神经网络来构建肽键基态结构与其激发态性质之间的构效联系。根据训练好的机器学习模型,猜测出肽键的基态偶极矩及激发态性质,最终成功猜测出肽键的紫外吸收光谱。

这是人工智能技能初次用于理论核算猜测蛋白质光谱研讨,确立了机器学习模仿蛋白质肽键骨架紫外吸收光谱的可行性和优势,蛋白质的“光学指纹”解读将会变得愈加容易有用。

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