蛋白质分子的成功配对就像所有其他类型的配对一样:两者必须互相配合才能成功。
除了蛋白质——在所有人、动物、植物和细菌中发现的大约2亿个独特的生命分子组成单元，它们共同完成无数重要的功能——找出完美的一对可能有点复杂。
兼容性与它们的形状有很大关系。这就像试图找到一把特定的钥匙来适应一个特定的钥匙孔。尽管对科学家来说，这是一个困难而耗时的过程，但了解蛋白质结构及其最佳结合方式对设计更好的药物和疫苗至关重要。
为了帮助缩小搜索范围，一个由FIU研究人员组成的合作团队创建了一个新的机器学习模型，该模型在预测蛋白质分子如何成功结合方面优于类似的最先进的软件。这种基于人工智能的方法使用生物和结构信息来对键的强度进行评分，这些信息为科学家们提供了一个更好的起点，以找出如何构建锁(蛋白质)的钥匙(以药物或疫苗的形式)。研究结果发表在《自然机器智能》杂志上。
“这些信息在疫苗和药物设计中是有用的，”该研究的第一作者Vitalii Stebliankin说，他是FIU生物信息学研究小组的博士生，参与了这个项目。“这个过程的第一阶段是从数百万种可能性中选择合适的‘候选者’，它将与特定的蛋白质分子结合。我们的框架使搜索更快、更准确，节省了资金和资源。”
为什么找对对象这么难
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希望本篇文章《利用人工智能辅助蛋白质配对》能对你有所帮助！
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