Nature Communications に掲載された最近の研究では、遠隔相同性の配列検索を強化する新しいタンパク質言語モデルの可能性が明らかになりました。 「PLMSearch: 遠隔相同性検出のためのタンパク質言語モデル」と題されたこの研究は、遠縁のタンパク質間の進化的関係を特定するための新しいアプローチを紹介しています。
遠隔相同性検出は、進化の過程で大幅に分岐したタンパク質間の類似性を特定する必要があるため、バイオインフォマティクスにおける困難なタスクです。従来の配列検索方法では、離れたホモログを正確に検出することが困難なことが多く、タンパク質の機能と進化を理解する機会を逃してしまいます。
PLMSearch 研究では、研究者らは深層学習の力を活用してタンパク質配列を分析し、それらの進化的関係を予測するタンパク質言語モデル (PLM) を開発しました。 PLM はタンパク質の配列と構造の大規模なデータセットでトレーニングされ、従来の方法では見落としがちな複雑なパターンと関係を学習できるようになりました。
PLMSearch ツールを使用することで、研究者は高い精度と再現率でリモートの相同体を正確に特定することができました。このモデルは、遠い進化的関係の検出において既存の方法を上回っており、タンパク質配列解析の貴重なツールとしての可能性を示しています。
PLMSearch モデルの重要な利点の 1 つは、従来の配列アラインメント方法では明らかではないタンパク質間の微妙な類似性を捕捉できることです。このモデルはタンパク質の言語を分析することで、隠れた進化のつながりを明らかにし、タンパク質の機能と進化についての貴重な洞察を提供します。
PLMSearch 研究の結果は、バイオインフォマティクスとタンパク質研究の分野に重大な影響を及ぼします。離れたホモログを検出する能力を向上させることで、研究者はタンパク質の進化と機能をより深く理解し、疾患のメカニズム、創薬、バイオテクノロジーの応用についての新たな洞察につながることができます。
全体として、PLMSearch タンパク質言語モデルの開発は、バイオインフォマティクスの分野における大きな進歩を表しています。ディープラーニングとタンパク質言語モデリングの力を活用することで、研究者らはタンパク質の進化と機能を研究する新たな可能性を解き放ち、将来のエキサイティングな発見への道を切り開きました。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： プラトンデータインテリジェンス。
- ソースリンク： https://platohealth.ai/plmsearch-protein-language-model-powers-accurate-and-fast-sequence-search-for-remote-homology-nature-communications/