Российские ученые создали искусственный интеллект, способный предсказывать мутации вредные

МОСКВА, 12 авг – РИА Новости. Молекулярные биологи и математики и "Одиночкой", МФТИ и их коллеги из Индии, создали методику, которая позволяет создавать системы машинного обучения, которые знают, предсказать, какие мутации в молекуле того или иного белка, будут вредны. Его описание было представлено в журнале PLoS One.'

"В этой работе мы использовали комбинацию "одномерного" информации о последовательности аминокислот белков и трехмерных данных структуры, чтобы создать модель, которая позволяет определить замена мембраны белков, которые непосредственно связаны с различными заболеваниями", - объясняет Петр Попов в "Одиночкой".

Сложных белков, молекулы в наших телах, состоят из нескольких тысяч аминокислот, чьи строки являются, часто, затянуты в сложную форму благодаря взаимодействиям между отдельными "звеньями" этих заказов цепочки. До тех пор, пока биологи не до конца открыты, тех законов, что белки принимают заданную форму, что позволяет определить форму молекулы в формуле.

РИА НовостиФизики из России будут учить лазеры "вести" химических реакций

Эти подходы, как отмечают Попов и его коллеги, не позволяет ученым быстро или точно предсказывать то, какие "ошибки" в структуре генов, отвечающих за сборку этих белков молекулы, изменится характер работы и не влияют на свойства этих ферментов, рецепторов или сигнальных веществ. Это значительно затрудняет поиск новых мутаций и делает, что эта деятельность является очень дорогостоящим и долгосрочных страсть.

Как передает пресс-служба "Одиночкой", российские и индийские математики и биологии значительно упростили эту задачу, путем создания методики, которая позволяет найти и найти эти изменения в структуре белков, с помощью искусственного интеллекта.

Для этого ученые разработали систему машинного обучения, которая подвергается имя BorodaTM, в состоянии анализировать линейной и трехмерной структуры уже изучены, белки, празднование полезные, нейтральные и вредные мутации и находить общие закономерности в их структуре.

Данный анализ ИИ имел в виду не только те места, где находятся эти "ошибки" в ДНК, но и то, как изменились физические свойства белков, в том числе его повернул дверную, поляризация, число водородных связей, стабильность и другие характеристики. Это позволяет алгоритм достаточно быстро и точно научиться прогнозировать то, как подобные изменения в структуре других белков будет меняться, функции и свойства.

8 июня 2017 года, 16:28РИА НовостиРоссийские ученые нашли ошибки в догма молекулярной биологии

Для демонстрации его работоспособности, ученые натренировали" систему " поиск вредных мутаций в так называемых задний белки – потери, встроенных в оболочки клеток и играют важную роль в идентификации "внешние" признаки химических. Нарушения в его структуре и функционировании, как правило, очень часто, приводят к развитию более серьезных проблем, болезни.

Для обучения ИИ, ученые собрали данные о том, как меняется структура и функция около шести десятков таких молекул, когда появится 400 вредных и 150 не опасных мутаций на структуру. Этот сравнительно небольшой набор данных помог BorodaTM научиться прогнозировать качественные характеристики произвольных мутаций с точностью 72%.

Как предполагают ученые, качество работы "бороду" можно существенно улучшить, если расширить набор мутаций и белка, используемые для обучения. С другой стороны, уже BorodaTM значительно превышает все остальные системы искусственного интеллекта в прогнозировании свойств задней белка, хотя и уступает в изучение флоры часть пептидов.

Этот недостаток, по мнению Попов и его коллеги, можно удалить подобным образом, расширяя набор образцов и адаптации системы машинного обучения для работы с подобными молекулами. Все это, надеются ученые, позволит ускорить и требуется поиск мутаций, вызывающих болезнь, а также поможет открыть полезные изменения в структуре различных генов.

15 июня 2018 года, 18:39Социальный навигаторУченые России узнали, как "упаковка" генов влияет на лечение рака груди

Категория: Здоровье