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來(lái)源：七月在線實(shí)驗(yàn)室

本文約1200字，建議閱讀5分鐘 
本文介紹了Science 封面的這項(xiàng)研究的最新成果，利用目前先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，成功開發(fā)出了一種全新 RNA 三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型——ARES。

前言：半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，確定RNA三維結(jié)構(gòu)一直困惑著科學(xué)家，也成為生物學(xué)的重大挑戰(zhàn)之一。而現(xiàn)在，90后斯坦福大學(xué)博士和團(tuán)隊(duì)通過(guò)新型AI算法——ARES準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出RNA三維結(jié)構(gòu)，堪比AlphaFold，是生物界海嘯級(jí)存在！

我們對(duì)大部分RNA的結(jié)構(gòu)幾乎一無(wú)所知。

半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，確定生物分子的三維結(jié)構(gòu)一直困惑著科學(xué)家，也是生物學(xué)的重大挑戰(zhàn)之一。

難就難在，RNA折疊成復(fù)雜三維結(jié)構(gòu)的形狀很難通過(guò)實(shí)驗(yàn)或計(jì)算來(lái)確定。

而現(xiàn)在，美國(guó)斯坦福大學(xué)通過(guò)新型AI算法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出RNA三維結(jié)構(gòu)，可謂意義重大！

Science 封面刊登了這項(xiàng)研究的最新成果，由斯坦福大學(xué)在讀博士生 Stephan Eismann 和 Raphael Townshend，以及計(jì)算機(jī)副教授 Ron Dror共同完成。

他們利用目前先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，成功開發(fā)出了一種全新 RNA 三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型——ARES。

從原子入手，機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)RNA結(jié)構(gòu)！

RNA 分子和蛋白質(zhì)一樣，會(huì)折疊成三維 (3D) 結(jié)構(gòu)，來(lái)執(zhí)行一系列功能，如催化反應(yīng)、基因表達(dá)、調(diào)節(jié)先天免疫和感知小分子。

RNA的三維結(jié)構(gòu)十分重要，有助于理解RNA發(fā)揮作用的機(jī)制、設(shè)計(jì)合成 RNA 和發(fā)現(xiàn) RNA 靶向藥物。

人類基因組轉(zhuǎn)錄成 RNA 的部分是蛋白質(zhì)編碼的 30 倍左右，然而，我們對(duì)RNA結(jié)構(gòu)的認(rèn)知還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，已知的RNA結(jié)構(gòu)只是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的不到1%。

本文的創(chuàng)新之處在于引入了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，開發(fā)出一個(gè)人工智能模型ARES（Atomic Rotationally Equivariant Scorer）來(lái)預(yù)測(cè)RNA結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確率極高！

而且，研究人員僅用了 18 個(gè)已知的 RNA 結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練。

更厲害的是，ARES無(wú)需對(duì)RNA的顯著特征進(jìn)行假設(shè)，也就是說(shuō)，它沒(méi)有關(guān)于雙螺旋、堿基對(duì)、核苷酸或氫鍵的先入為主的概念。

這就使ARES可以適用于任何類型的分子系統(tǒng)！

ARES包括一組已知 RNA 結(jié)構(gòu)的基序和這些結(jié)構(gòu)的替代（錯(cuò)誤）變體。

通過(guò)調(diào)整參數(shù)，ARES可以了解每個(gè)原子的功能和幾何排列，和不同原子間的相對(duì)位置。這也是與其他模型不同的一點(diǎn)。

然后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層可以計(jì)算不同粗細(xì)尺度的特征，來(lái)識(shí)別堿基對(duì)、RNA螺旋的最佳幾何形狀、三維空間結(jié)構(gòu)。

具體來(lái)看，ARES網(wǎng)絡(luò)的初始層旨在識(shí)別結(jié)構(gòu)基序（生物大分子中的保守序列），也就是說(shuō)，基序的特點(diǎn)是在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)的，而不是預(yù)先設(shè)定的。

然后，根據(jù)前一層的特征和周圍原子的幾何排列，計(jì)算出每一個(gè)原子的特征。

第一層的唯一輸入是每個(gè)原子的 3D 坐標(biāo)和化學(xué)元素種類。

這些初始網(wǎng)絡(luò)層的架構(gòu)認(rèn)識(shí)到，給定的結(jié)構(gòu)基序彼此間通常有不同的定位，而且，較粗尺度的基序（如螺旋）通常包括更細(xì)尺度的基序（如堿基對(duì)）的特定排列。

另外，每一層都是旋轉(zhuǎn)和平移等變的，也就是說(shuō)，輸入的旋轉(zhuǎn)或平移在輸出時(shí)有相應(yīng)的變換。

以上特點(diǎn)可確保將已識(shí)別基序的方向和位置傳遞到ARES網(wǎng)絡(luò)的下一層，下一層則使用此信息來(lái)識(shí)別較粗尺度的基序。

ARES 還可以預(yù)測(cè)全局屬性，同時(shí)詳細(xì)捕獲局部結(jié)構(gòu)基序和原子間相互作用。因?yàn)樗某跏紝釉诒镜厥占畔?，而其余層則匯總所有原子的信息。

測(cè)試得出，ARES可以準(zhǔn)確識(shí)別結(jié)構(gòu)模型。

對(duì)RNA結(jié)構(gòu)做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

編輯：王菁

校對(duì)：林亦霖

90后斯坦福博士論文登Science封面！AI算法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)RNA三維結(jié)構(gòu)

90后斯坦福博士論文登Science封面！AI算法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)RNA三維結(jié)構(gòu)