Машинное обучение помогло смоделировать белки на квантовом уровне

Четверг, 4 ноября 2021 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

04.11.2021, 12:31 Ученые представили новый метод машинного обучения для моделирования того, как фотоактивный белок желтого цвета (PYP) претерпевает изменения в своей структуре менее чем за триллионную долю секунды после возбуждения светом. DESY, Niels Breckwoldt

Новый алгоритм с машинным обучением помог ученым смоделировать на квантовом уровне процессы, происходящие с белком при воздействии света

Чтобы точно понять биохимические процессы в природе, такие как фотосинтез у определенных бактерий, важно знать последовательность событий, которые происходят с молекулами на каждом этапе. Когда свет попадает на фотоактивные белки, их пространственная структура изменяется, и это структурное изменение определяет, как будет вести себя белок в том или ином процессе.

Почему это важно? До сих пор было практически невозможно отследить точную последовательность, в которой происходят структурные изменения биомолекул в реакциях. В теории можно было определить только начальное и конечное состояния молекулы — до и после реакции. Но увидеть, что происходит между начальным и конечным состоянием, не представляется возможным при помощи современных методов.

Если бы удалось создать метод, позволяющий заглянуть глубже в детали этих процессов,  ученые смогли бы, например, лучше понять активируемые светом процессы в белках. В теории это может позволить неинвазивно управлять активностью определенных белков и не только создавать биологические наномашины, но и лечить недуги.

Что сделали ученые? Исследователи создали алгоритм с машинным обучением, который способен полностью описать динамику структурных изменений белка при переходе из начального состояния в конечное. Это потребовало рассмотрения всех возможных направлений движения всех вовлеченных в процесс частиц. В обычных алгоритмах при таком расчете возникают уравнения, которые невозможно решить. 

Однако компьютерный анализ, основанный на машинном обучении, позволил авторам выявить закономерности в коллективном движении атомов в сложной молекуле. То есть, вместо прямого пересчета всех состояний, программа нашла «тайные ходы», позволяющие упростить задачу квантового моделирования.

Статья об открытии опубликована в журнале Nature.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 230
Рубрика: Hi-Tech
(CY)

Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Skype: rosinvest.com (Русский, English, Zhōng wén).

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003

Апрель 2017: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30