用AI改进蛋白质组学研究

利用人工智能，慕尼黑工业大学的研究人员成功地对来自任何生物体的蛋白质进行了质量分析，比以前更快，更准确。这种新方法将在蛋白质组学领域引起相当大的变化，因为它可以应用于基础研究和临床研究。这项研究发表在本周的“自然方法”杂志上。

生物体的基因组包含数千种蛋白质的蓝图，这些蛋白质几乎控制着生命的所有功能。有缺陷的蛋白质会导致严重的疾病，如癌症，糖尿病或痴呆症。因此，蛋白质是药物的重要靶标。

目前，科学家们使用质谱法来确定生物系统中蛋白质的类型和数量。但是，目前的数据分析方法继续产生许多错误。该团队现已成功地使用蛋白质组学数据训练神经网络，使其能够更快地识别蛋白质并且几乎没有错误。

质谱仪不直接测量蛋白质。他们分析了由氨基酸序列组成的较小部分，最多包含30个构建模块。将这些链的测量光谱与数据库进行比较，以将它们分配给特定蛋白质。但是，评估软件只能使用光谱包含的部分信息。因此，某些蛋白质未被识别或被错误识别。然而，研究人员开发的神经网络能够使用光谱的所有信息进行识别过程。

“我们错过了更少的蛋白质，减少了100倍的错误，”共同作者BernhardKüster说。

在1亿个质谱的帮助下，该算法经过了如此广泛的训练，可以用于所有常见的质谱仪，无需任何额外的培训。根据资深作者Mathias Wilhelm的说法，该软件“适用于世界上所有生物体，即使它们的蛋白质组从未被检测过。”

除了在临床中使用它的潜力外，这项新技术对基础研究具有很高的前景。“该方法可用于追踪细胞中新的调节机制，”Küster指出。“我们希望在这里获得相当多的知识，从中期和长期来看，这些知识将反映在人类，动物和植物所遭受的疾病的治疗中。”

郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如有侵权行为，请第一时间联系我们修改或删除，多谢。

一个国际研究团队已经确定并描述了两种新的蛙类