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機器學習加速藥物研發進程 蛋白質分子3D結構可快速生成

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-02-09   瀏覽次數:533
核心提示:  加拿年夜多倫多年夜學的科研人員最新研制出了一套新的機械進修算法,能生成渺小卵白質份子的3D構造。研討人員指出,新算法無望完全變更藥物的研發過程和我們對性命的懂得。  機械進修加快藥物研發 重建卵白質

  加拿年夜多倫多年夜學的科研人員最新研制出了一套新的機械進修算法,能生成渺小卵白質份子的3D構造。研討人員指出,新算法無望完全變更藥物的研發過程和我們對性命的懂得。

  機械進修加快藥物研發 重建卵白質份子3D構造

  研發人員之1、多倫多年夜學的博士生阿里·普勒賈尼說明稱,肯定卵白質份子的3D原子構造關于懂得它們的任務道理及其對藥物醫治發生何種反響相當主要。

  藥物會附著到特定卵白質份子上,轉變其3D外形及任務方法。幻想的藥物普通被設計成某種特定外形,使其僅附著到某個特定的卵白質或與疾病相干的卵白質上,并且在其附著到體內其他卵白質上時不會涌現反作用。


  鑒于卵白質比光波波長還小,假如不應用龐雜技巧,如冷凍電子顯微鏡(Cryo-EM)技巧,沒法直接看見它們。Cryo-EM技巧應用高能顯微鏡,從分歧方位將冷凍卵白質的樣本拍攝出不計其數張低清楚度圖象,但用這些低清楚度2D圖象拼接出準確的高清3D構造異常艱苦。

  而新算法應用顯微圖象重建了卵白質份子的3D構造,供給了一種更疾速、有用地取得準確卵白質構造的方法。研討人員稱,現有技巧須要消費數天乃至數周,借助多臺盤算機能力生成一個3D構造,而新辦法借助單臺盤算機幾分鐘就可以弄定,無望極年夜地推進新藥研發。

  多倫多年夜學盤算和數學迷信學院院長戴維·弗利特說明說:“新辦法重要處理了取得3D構造的速度和數目方面的成績。”

  普勒賈尼表現:“我們愿望這一辦法能年夜年夜加速新藥研發過程,并讓我們能從原子層面加深對性命的懂得。”

 
 
 
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