植物防御激活剂的新in silico选系统使用基于深度学习的反应性氧物种积累预测
Masayuki Kogoshi1, Daiki Nishio2, Nobutaka Kitahata3
1Department of Engineering and Management, Suwa University of Science, 5000-1 Toyohira, Chino, Nagano, 391-0292, Japan. gh21701@ed.sus.ac.jp.
Plant methods
|December 7, 2023
概括
我们开发了一个深度学习系统,用于选调节活性氧物种 (ROS) 的植物防御激活剂. 这种计算方法快速识别出新型化合物,为传统农药发现方法提供了具有成本效益的替代方案.
科学领域:
- 植物科学 植物科学
- 计算化学是一种计算化学.
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 植物防御激活剂比化学农药具有优势,特别是在防止病原体耐药性方面.
- 活性氧物种 (ROS) 是植物免疫和细胞过程中至关重要的信号分子.
- 识别新型ROS调节器是制定有效的植物防御策略的关键.
研究的目的:
- 为植物防护激活器建立一个高吞吐量的in silico选系统.
- 为了确定调节植物免疫反应ROS积累的新型化学化合物.
- 利用深度学习来预测ROS活动和化学性质.
主要方法:
- 使用植物细胞数据和化学特征开发了用于ROS推断的深度神经网络.
- 使用ROS推断模型在体中选了700万种化合物.
- 利用生成地形绘图用于化学空间可视化和在植物细胞中验证的化合物.
主要成果:
- 成功开发了一个基于深度学习的系统,用于预测ROS积累.
- 确定了具有独特化学特征的潜在ROS调节剂.
- 证明了该系统能够快速有效地选植物免疫激活剂的能力.
结论:
- 开发的模型系统可以推断出激活植物免疫反应的ROS活性控制剂.
- 在子选提高了效率,并降低了农药发现的成本.
- 这种方法有助于开发具有新型作用模式的多种植物防护激活剂.
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