La matocondrina, a menudo conocida como la potencia celular, juega un papel importante en la función celular, que se convierte en un órgano importante para estudios básicos, ingeniería metabólica y tratamiento de enfermedades. Con solo un número limitado de orientación actual de Mitocheel, un nuevo estudio del Instituto Carl Rews para Biología Genómica ha demostrado la utilidad de la inteligencia artificial productiva para el nuevo diseño.
Como cada órgano, el cuerpo humano juega un papel importante. Estos órganos tienen características y entornos específicos para realizar tareas específicas para la celda.
La mutocondina es un órgano especial para producir energía para las células, y su entorno único también es un lugar ideal para varios procesos celulares, incluidas las vías metabólicas. La mutocandria pasiva también se ha asociado con estados de envejecimiento y enfermedad.
“Los investigadores quieren estudiar la biología de la mutocandria que no se puede utilizar de manera efectiva sin usar una serie de objetivos”, dijo Eli Ninois, presidente de Ingeniería Química y Bio-Milicular de Steven, Steven El Miller en la Universidad de Nanois Arba-Champian University. “Pero actualmente estamos limitados por el acuerdo de apuntar a estos mutoconantes, o la disponibilidad de MTSS”.
Existen mecanismos complejos para garantizar que se mantengan la organización celular y el proceso, para garantizar que la carga de proteína se entregue al lugar correcto. Pero en lugar de usar la dirección y los sellos para enviar estos paquetes a lo largo de la celda, la proteína está etiquetada para su entrega configurando un argel particular para atacar a aminoácidos individuales.
El MTS que se encuentra en la naturaleza es de 10 a 120 aminoácidos, con un promedio de 35 aminoácidos. Actualmente, solo se ha identificado y utilizado un puñado de MTS, y se predice una falta de predicciones, lo que dificulta el diseño de nuevos diseños artificiales. “Solo hay unos pocos MT que se han caracterizado por el primer autor y ex alumno de doctorado en el grupo de Zhao”, dijo Ashutosh Boob, y las personas usan repetidamente la misma secuencia. “
“Un problema es que para las proteínas de diferentes pasajeros, hay una configuración de ajuste objetivo diferente. Segundo, si el mismo diseño a menudo se usa, especialmente en la ingeniería metabólica, de hecho puede conducir a la homosexualidad y luego la inestabilidad genética.
El desafío es que la capacidad de apuntar a la mutocanidal de MTS se produce a partir de sus propiedades químicas y estructurales en el espacio 3D en lugar de su continuidad de aminoácidos 2D. La IA generativa puede resolver este problema al encontrar muestras complejas en los datos de entrenamiento, en este caso MTSS, lo cual es difícil de reconocer y conectarse para los humanos.
Utilizando un marco de aprendizaje profundo no monitoreado llamado Variable Auto Coder, el equipo de investigación identificó las características clave del MTS que se cargaban positivamente y se entusiasmaron para crear los heliculares HE. Luego diseñó un millón de influes AII y experimentó experimentalmente con la capacidad de apuntar a 41 de ellos. Usando microscopía confocal para estudios de verificación, lograron del 50 al 100 % de las tasas de éxito en levaduras, células vegetales y células marinas.
Para revelar aún más la utilidad de los MTS-infecciosos AI, los investigadores aplican el entorno de orientación tanto para la ingeniería metabólica como para el suministro de proteínas, este último que puede ser beneficioso para el tratamiento. También dejó en claro cómo la IA puede ayudar a la evolución de una serie de doble orientación para la mitocandria y el cloroplástico, lo que puede resaltar la amplitud de las preguntas científicas que se pueden estudiar utilizando esta tecnología.
En general, esta investigación indica un hito importante para el grupo de investigación Zhao como el primer puesto de IA generativo del laboratorio. Este estudio fue particularmente único en la profundidad del trabajo experimental que se realizó para corregir los resultados de la IA.
“Nos llevó mucho tiempo en la función de la serie de fabricación de laboratorio en el laboratorio, pero queríamos resaltar su solicitud en términos de ingeniería metabólica y tratamiento”, dijo Bob. “Este proyecto ha difundido una parte importante de mi doctorado, que me ha desafiado a expandir mis habilidades del laboratorio. Fortaleció mi capacidad para pensar en el pensamiento crítico y diseñar estudios científicos estrictos, al tiempo que me dio la oportunidad de trabajar con personas grandes en un entorno divertido y rápido, lo que lo hizo agradable y beneficioso”.
“La IA está muy caliente en este momento, y las personas están realmente interesadas en conocer las posibles aplicaciones de IA, especialmente en el dominio científico. Este proyecto muestra claramente que la IA productiva es una herramienta útil para la biología artificial y la biotecnología”.
