如影随形

科研小组成功利用智能蛋白语言人工模型揭示生

发布时间：2025-10-09 10:58编辑：365bet官网浏览（94）

为什么不同的生物在适应相似的环境时会统一改变相似的功能？一项最新研究从蛋白质的“高阶特征”层面揭示了生命进化之谜的重要机制。该研究由中国科学院动物研究所邹正廷研究员团队完成。它成功地利用人工智能领域的蛋白质语言模型，表达了高阶蛋白质特性对灵活性进化管理者的关键作用，为理解生命进化之谜提供了新的视角。相关成果近日发表在国际学术期刊《Procedures of the National Academy of Sciences》上。 “更高阶”的特征打破了传统研究的有序发展的局限性，这是自然界中一种奇妙的现象。蝙蝠和齿鲸是对进化产生巨大影响的生物群体，但它们他们已经能够发展出通过回声定位来感受环境的能力。长期以来，科学家们一直致力于探索这种表型趋同背后的分子机制。传统的研究方法主要关注蛋白质序列中单个氨基酸位置的趋同变化。然而，越来越多的证据表明，尽管与该位点没有明确的联系，但同源蛋白质仍然可以通过高级结构或理化特性的进化管理来实现功能一致性。 “这就像用各种砖块砌出一堵结构相似的墙。”研究团队的一位成员解释道，“虽然氨基酸可以不同，但​​一般蛋白质的理化性质和结构可以相同，从而实现相似的功能。”人工智能有助于发现很多东西。正廷团队提出了一种名为“ACEP”的计算分析方法。对包含丰富进化论的向量进行Eension嵌入唯一信息。 “蛋白质语言模型是一种人工智能，可以‘读取’蛋白质的‘语法’。它将理解更深层次的蛋白质和性能结构以及氨基酸管理背后的规则，”研究人员说。 ACEP评估过程包括三个主要步骤：首先计算嵌入目标群体向量的同源蛋白的真实距离，然后通过限制中性进化过程构建背景距离分布，最后根据该分布对真实距离进行统计检验。综合分析 为了验证程序的有效性，为了验证BalACEP的有效性，研究团队对真实蛋白质数据进行了全面的计算审查。在著名的经典案例中，例如回声定位哺乳动物的Prestin蛋白和景天酸代谢植物的PEPC/PPCK蛋白，ACEP都看到了显着的高阶特征场景。前夕n更令人兴奋的是，全基因组筛查的结果表明，ACEP已经确定了数百名具有连接蝙蝠和牙痛的信号的候选者。功能富集功能表明，某些基因与与回声定位密切相关的功能项目显着相关，例如“理解感觉”。这些基因不仅包含已知的回声定位基因，而且还发现了一些新的候选人的Gen。一些候选Gens也得到了效力选择测试的支持，这增加了自适应场景的信誉。研究图（由中国科学院动物学研究所提供）促进了进化生物学研究的范式转变。这项研究系统地表达了高阶蛋白特征的连接是适应性进化的重要机制，该机制破坏了仅关注氨基酸位点关联的传统方法的极限。 “这项工作不仅加深了对生命法则进化定律的理解，而且还显示了技术人工智能在分析复杂生物学问题方面的强大潜力。我们希望实现人造人工智能在未来进化生物学中的更广泛，更有效的应用。范式的研究结果对生物医学，生态学和其他领域都有重要的影响。YSIS框架代码由HuggingFace平台上的开放资源共享，用于使用全球研究社区。 （记者Hu Zhe和Peng Yunjia）