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    學(xué)者發(fā)現(xiàn)迄今為止人類微生物組中最有效的溶菌酶

    2024-01-01 00:00:00
    水產(chǎn)科技情報(bào) 2024年5期
    關(guān)鍵詞:華南理工大學(xué)溶菌酶生物學(xué)

    8月6日,Cell Reports發(fā)表了廣東工業(yè)大學(xué)生物醫(yī)藥學(xué)院教授林章凜團(tuán)隊(duì)與華南理工大學(xué)生物學(xué)院副教授楊曉鋒團(tuán)隊(duì)合作的最新研究成果。他們?cè)谌斯ぶ悄艿纳飳W(xué)應(yīng)用方面取得重要進(jìn)展,成功構(gòu)建了一種新型的人工智能框架——DeepMineLys,并發(fā)現(xiàn)迄今為止在人類微生物組中最有效的溶菌酶。論文第一作者、華南理工大學(xué)生物科學(xué)與工程學(xué)院2018級(jí)博士生付一然表示,作為概念驗(yàn)證,該研究使用了人類微生物宏基因組數(shù)據(jù),從中識(shí)別和挖掘有治療耐藥菌潛力的溶菌酶,它標(biāo)志著人工智能在生物學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的一個(gè)重要突破。

    “DeepMineLys不僅能夠挖掘溶菌酶,而且具備蛋白質(zhì)挖掘的廣泛應(yīng)用潛力,為未來的生物學(xué)研究提供了一個(gè)有力的工具?!闭撐墓餐ㄓ嵶髡吡终聞C表示,DeepMineLys的成功得益于構(gòu)建了涵蓋廣泛噬菌體溶菌酶的全面訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,集成了TAPE等先進(jìn)算法和編碼技術(shù),采用了3層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙軌架構(gòu)等幾個(gè)關(guān)鍵因素,極大地提升了模型的預(yù)測性能。

    在性能評(píng)估方面,研究團(tuán)隊(duì)使用了精確度、召回率和F1分?jǐn)?shù)等多種指標(biāo),在獨(dú)立數(shù)據(jù)集的驗(yàn)證中,DeepMineLys的F1分?jǐn)?shù)達(dá)到84.00%,相比現(xiàn)有方法提升了20.84%。他們成功地從3個(gè)不同的人類微生物宏基因組數(shù)據(jù)集中識(shí)別出1 000多種新的溶菌酶(相似度小于60%)。

    研究團(tuán)隊(duì)還從前100個(gè)候選溶菌酶中隨機(jī)選擇了16個(gè)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,其中11個(gè)被證實(shí)具有活性,最強(qiáng)的一個(gè)溶菌酶的活性甚至比傳統(tǒng)溶菌酶高出6.2倍,成為迄今為止在人類微生物組中發(fā)現(xiàn)的最有效的溶菌酶。

    同等重要的是,研究團(tuán)隊(duì)指出了人工智能用于生物學(xué)問題的若干限制和有待解決的關(guān)鍵問題。一是,生物問題涉及的可能數(shù)據(jù)庫要遠(yuǎn)大于物理問題的數(shù)據(jù)庫。比如,目前世界人口總數(shù)只有80億左右,所以人臉識(shí)別是相對(duì)容易的,但單個(gè)蛋白質(zhì)的三突變株數(shù)就高達(dá)千億。二是,目前人工智能技術(shù)的驗(yàn)證基本局限于內(nèi)推,而生物學(xué)問題更需要外推能力,因此使用獨(dú)立數(shù)據(jù)集驗(yàn)證更顯重要。三是,大部分人工智能的生物學(xué)研究目前缺乏實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

    (來源:中國科學(xué)報(bào))

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