一个可解释的几次射击学习模型,用于对抗微生物的定向进化
Qiandi Gao1, Liangjun Ge1, Yihan Wang1
1Center for Biological Science and Technology, Advanced Institute of Natural Sciences, Beijing Normal University, Zhuhai, Guangdong 519087, China.
International journal of biological macromolecules
|December 4, 2024
概括
研究人员使用深度学习和定向进化设计了抗微生物 (AMP). 这些新型AMP对格拉姆阴性病原体表现出强烈的活性,为抗生素耐药性提供了新的希望.
科学领域:
- 生物化学 生物化学
- 分子生物学分子生物学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 格拉姆阴性病原体的抗生素耐药性是一个关键的全球健康威胁.
- 传统的抗生素面临着局限性,需要开发新的抗菌剂.
- 抗微生物 (AMP) 由于其独特的作用机制,提供了一个有希望的替代品.
研究的目的:
- 用深度学习引导的定向进化来探索AMP的化学空间.
- 为增强抗微生物活性设计脂多糖结合域 (LBD) 的结构修改.
- 阐明工程AMP的杀菌机制和定向进化途径.
主要方法:
- 利用精心调整的蛋白质语言模型,在一个小数据集上进行少量学习.
- 采用深度学习引导的定向进化来修改来自Marsupenaeus japonicus的LBD.
- 执行分子动力学模拟并利用梯子路径框架来分析进化路径和机制.
主要成果:
- 工程LBDs表现出显著的抗菌活性,对各种格兰氏阴性病原体.
- 确定了赋予强大的杀菌性质的特定结构变化.
- 阐明了作用机制,并绘制了AMP发展的进化轨迹.
结论:
- 深度学习引导的定向进化是合理的AMP设计的有效策略.
- 可解释的少数射击学习促进了新型抗菌剂的发现.
- 工程化AMP具有作为传统抗生素替代品的潜力,用于对抗抗性格兰氏阴性感染.
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