Technion tərəfindən – İsrail Texnologiya İnstitutu

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Andrew Zinin

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Nümunə zülallar (ChatGPT istifadə edilərək yaradılmışdır) Kredit: Technion—İsrail Texnologiya İnstitutu

Technion və Tel-Əviv Universitetinin tədqiqatçıları, Milli Elmlər Akademiyasının Proceedings jurnalında dərc olunmuş bir məqalədə , zülal ardıcıllıqlarını təbii dil təsvirlərinə çevirən, zülal funksiyalarını anlamaq və dərman inkişafını və material dizaynını sürətləndirmək üçün yeni bir yol açan süni intellekt sistemi olan BetaDescribe-i təqdim edirlər.

Zülal analizi tibbdə və biotexnologiyada vacibdir və bunu nadir səhra kərtənkələsinin tüpürcəyində tapılan peptiddən ilhamlanan və piylənmə, diabet və digər xəstəliklərin müalicəsində istifadə olunan Ozempic kimi irəliləyişlər də sübut edir. Bununla belə, eksperimental zülal xarakteristikası uzun və bahalı bir proses olaraq qalır və hətta böyük dil modelləri (LLM) belə bu vəzifəni yerinə yetirməkdə məhdud uğur qazanıb.

Bu çətinlik, zülal ardıcıllıqlarını funksiyalarının və digər xüsusiyyətlərinin ətraflı mətn təsvirlərinə çevirən süni intellekt sistemi olan BetaDescribe-in inkişafına ilham verdi. Bunu etməklə, sistem laboratoriyada xarakterizə edilən yüz minlərlə zülal ilə təbiətdə mövcud olan milyardlarla və ya hətta trilyonlarla zülal arasındakı böyük boşluğu aradan qaldırmağa kömək edir.

BetaDescription necə daha da irəli gedir

Məlum zülal ardıcıllıqlarına bənzərliyə əsaslanan ənənəvi yanaşmalardan fərqli olaraq, BetaDescribe generativ modeli yoxlama mexanizmləri və qiymətləndirmə prosesləri ilə birləşdirir. Bu yanaşma, zülallar əvvəllər xarakterizə edilənlərlə yaxından əlaqəli olmadıqda belə, sistemə zülal funksiyasını qiymətləndirməyə imkan verir. Texnologiya həmçinin zülalın funksional xüsusiyyətləri, katalitik aktivliyi, metabolik proseslərdə iştirakı və tibbi və digər tətbiqlərlə əlaqəli potensial bağlanma yerləri haqqında ətraflı məlumat verir.

Tədqiqatçılar əvvəllər xarakterikləşdirilməmiş altı zülalın uğurla təsvir edilməsi ilə yeni sistemin effektivliyini nümayiş etdirdilər.

Laboratoriya maneəsindən tətbiqlərə qədər

Bu texnologiyanın tibbi tədqiqatları, dərman kəşflərini və biotexnologiya və kənd təsərrüfatındakı inkişafları sürətləndirəcəyi gözlənilir. Naməlum zülalların funksiyaları ilə bağlı sübutlara əsaslanan fərziyyələri sürətlə yaratmaq qabiliyyəti, əsas kəşflərdən tibbi və sənaye tətbiqlərinə gedən yolu əhəmiyyətli dərəcədə qısalda bilər və bioloji analizi daha məqsədyönlü və səmərəli edə bilər.

Məqaləyə doktorant tələbə Edo Dotan rəhbərlik etmişdir. Onun rəhbərliyi altında Technion Universitetinin Henri və Merilin Taub adına Kompüter Elmləri Fakültəsindən professor Yonatan Belinkov və Tel-Əviv Universitetinin Həyat Elmləri Məktəbindən professor Tal Pupko da var. Əlavə həmmüəlliflər arasında Tel-Əviv Universitetinin Həyat Elmləri Məktəbindən professor Eran Baxaraç, professor Marselo Erlix və doktorant tələbə İris Lyubman da var.

Nəşr detalları

Edo Dotan və digərləri, BetaDescribe: Zülal ardıcıllıqlarından zəngin təsvirlər təqdim etmək, Milli Elmlər Akademiyasının materialları (2026). DOI: 10.1073/pnas.2537345123

Jurnal məlumatları: Milli Elmlər Akademiyasının materialları 

Əsas anlayışlar

Süni intellektBioinformatika

Technion – İsrail Texnologiya İnstitutu tərəfindən təmin edilir