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当深度学习的图神经网络遇上分子动力学模拟分析

科技日报记者杨仑

近日,吉林大门生命科学学院韩葳葳教授、美国密苏里大学电气工程和计算机科学系许东教授科研团队挑出一栽高效、可操作性强的分子动力学模拟分析形态(NRI-MD),该形态始次将深度学习的图神经网络(GNN)使用于分子动力学模拟分析,基于模拟轨迹的原子速度和位置数据,经过神经干系推理模型(NRI)直接揣摸出酶分子动力学模拟中残基的相互作用模式,揣摸出酶的别构调控路径以及氨基酸突变后相对解放能的变化。

NRI-MD模型的挑出为蛋白质(酶)机关-功能研讨周遭挑供了一栽新构架,有看开辟酶分子设计的新模式。研讨后果于近日在学术期刊《当然通讯》正式发外。

分子动力学(MD)模拟已经成为一栽成熟的技术形态来探究生物学过程中涉及的各栽动态调控过程,深切地促进了生命科学和药物研发等周遭的长足发展,2013年马丁·卡普拉斯等三位科学家于是荣获诺贝尔奖。

然而,缘故模拟时间尺度的控制性以及模拟轨迹数据的高维度性和复杂性,难以从轨迹中获得与长途调控或构象变化直接干系的氨基酸非线性干系。许东教授、韩葳葳教授团队经过深入互助,将最前沿的深度学习的形态NRI使用于生物大分子动力学模拟轨迹的分析中,制服已有的模拟轨迹数据,NRI-MD没干系体现出暗藏的离散图机关,以图机关行为引导输出重构轨迹,全程以无监督的方式最幼化重构轨迹和输入轨迹之间的重构过错,抽象了在构象变化中秘密的干系机关,有潜力呈现出与功能直接干系的交互干系模式。

该研讨操纵NRI-MD对Pin1、SOD1和MEK1三栽酶的别构调控过程进走了深入研讨,成功地捕获了驱动酶分子复杂行动的氨基酸相互作用模式以及远端残基扰动介导活性位点残基构象重排的别构调控路径。

研讨外明,NRI-MD相比于传统MD的分析形态,在时效性和信噪比方面具有显然的升迁,对酶分子的设计、再改造以及对干系疾病的理解挑供了崭新思路。从长期来看,本研讨对增深图机器学习在分子动力学模拟周遭的操纵具有重要意义,同时为获取暗藏在生物大分子功能下的高层次特征挑供了一栽高效的技术形态。