可解释性深度学习在未来的进一步发展可能会揭示潜在的进化规则，并为蛋白质如何适应和克服进化限制提供见解。第三，它可以进化和研究缺乏结构信息或涉及具有挑战性的相互作用的蛋白质。EvoScan可以针对不同的蛋白质相互作用捕获蛋白质锚点，如蛋白质-蛋白质、蛋白质-配体和蛋白质-核酸相互作用。文章中提出的蛋白质序列-...
他们不仅需要熟悉现代光学的原理,还需要掌握深度学习算法的原理和应用,能够结合深度学习和现代光学原理设计出具有光学加速功能的器件。 2. 初步掌握构建深度学习模型所需的使用的工具,学会搭建深度学习开发环境。让初学者能够使用深度学习框架搭建常用神经网络模型,了解模型训练过程中出现的问题并掌握常用的解决办法。 3. ...
3.2 深度学习可解释性 在生物学和临床应用方面,不像统计学中简单的回归模型那样可以解释,深度神经网络的高度非线性决策边界及其过参数化的性质,使它们能够获得较高的预测精度,也使其难以解释。这种可解释性成为了计算生物学中的一个重要问题,例如,在蛋白质结构/功能预测中,需要了解模型中什么规则控制着蛋白质的三维几...
纳米孔技术不仅是一种用于DNA测序的工具,其应用范围已经大大扩展,未来甚至有望解决生物学中的根本性问题和临床中的实际挑战。尽管单分子时间组学的实现仍需持续努力,但随着纳米孔技术、纳米注射器(nanopipettes)以及表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman...
准确预测蛋白质突变效应在蛋白质工程和设计中至关重要。 近日,清华大学龚海鹏团队提出了一套基于几何学习的模型套件——GeoStab-suite,其中包含 GeoFitness、GeoDDG 和 GeoDTm 三个模型,分别用于预测蛋白质突变后的适应度得分、ΔΔG 和ΔTm。 GeoFitness 采用专门的损失函数,允许使用深度突变扫描数据库中的大量多标...
一些更高效的定向进化工具如PACE、OrthoRep等会使得蛋白质空间的搜索深度加深,但由于其专注于产生高适应性突变体的特征使得其对于蛋白功能的全局认知不足。一些计算方法成功构建起序列-结构之间的精确关联,例如2024年诺贝尔化学奖获奖者开发的AlphaFold, RoseTTAFold等结构预测或设计算法,并进一步试图利用深度学习构建序列和...
要构建 AI 驱动的分子动力学模拟,最大挑战是深度学习模型的泛化性,即在已知分子上训练的模型对各类未知蛋白质分子的能量和力的预测准确性。为此,研究团队设计了一种基于蛋白片段的、可泛化的分割技术,将各类蛋白质分子分割成21种通用的蛋白质片段。数据集的构建和模型的训练全都基于通用蛋白质片段进行,从而实现对...
2024年10月30日,华中科技大学黄胜友团队在Nature Communications在线发表题为“Automated detection and de novo structure modeling of nucleic acids from cryo-EM maps”的研究论文,该研究提出了一种基于深度学习的方法,用于在<5Å分辨率下从冷冻EM图谱中准确从头开始...
谷歌表示，AlphaQubit 是利用机器学习进行量子纠错的一个重要里程碑。但他们仍然面临着速度和可扩展性方面的重大挑战。例如，在快速超导量子处理器中，每个一致性检查每秒要测量一百万次。虽然 AlphaQubit 在准确识别错误方面非常出色，但要在超导处理器中实时纠错，它的速度仍然太慢。随着量子计算的发展，商业应用可能需要...
谷歌表示,AlphaQubit 是利用机器学习进行量子纠错的一个重要里程碑。但他们仍然面临着速度和可扩展性方面的重大挑战。 例如,在快速超导量子处理器中,每个一致性检查每秒要测量一百万次。虽然 AlphaQubit 在准确识别错误方面非常出色,但要在超导处理器中实时纠错,它的速度仍然太慢。随着量子计算的发展,商业应用可能需要数...