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KI revolutioniert Proteinfunktionsvorhersage mit „DeepGO-SE“

von NFI Redaktion





DeepGO-SE: Modell zur Vorhersage von Proteinfunktionen

DeepGO-SE: Modell zur Vorhersage von Proteinfunktionen

Eine kürzlich veröffentlichte Studie in der Zeitschrift „Naturmaschinenintelligenz“ beschreibt die Entwicklung von „DeepGO-SE“, einer Methode zur Vorhersage von Genontologie (GO)-Funktionen aus Proteinsequenzen. Die Methode nutzt ein großes, vorab trainiertes Proteinsprachenmodell.

Bild von DarwinAmelie / Shutterstock

Die Vorhersage von Proteinfunktionen ist aufgrund der begrenzten Anzahl bekannter Funktionen und deren Komplexität eine Herausforderung, obwohl die Vorhersage der Proteinstruktur im Laufe der Jahre immer genauer geworden ist.

Die GOs werden zur Beschreibung von Proteinfunktionen verwendet und umfassen molekulare Funktionen (MFO), biologische Prozesse (BPO) und zelluläre Komponenten (CCO). Aktuelle Funktionsvorhersagemethoden sind oft abhängig von der Sequenzähnlichkeit, was die Vorhersage für Proteine mit keiner oder geringer Sequenzähnlichkeit weniger zuverlässig macht.

Die Forscher entwickelten DeepGO-SE als wissensbasierte Lernmethode für die ungefähre semantische Folgerung aus Proteindaten und GO-Axiomen. Diese Methode übertraf bei Tests verschiedene Basismethoden erheblich und ermöglichte sowohl die Vorhersage von MFO, BPO und CCO allein anhand einer Proteinsequenz als auch eine verbesserte Leistung bei Einbeziehung von Protein-Protein-Interaktionen.

Weitere Informationen zur Studie finden Sie unter nature.com.


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