Геймеры предсказали структуру белка лучше ученых |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-09-21 20:40 Американские ученые пришли к выводу, что компьютерные игроки, использующие краудсорсинговую платформу, способны предсказывать кристаллическую структуру белков более эффективно, чем специалисты или компьютерные алгоритмы, пишет сайт N+1 со ссылкой на журнал Nature Communications. Предсказание структуры белка (конфигурации в пространстве, которую принимает его аминокислотная последовательность) имеет фундаментальное значение для медицины, биотехнологий, биоинформатики и теоретической физики. При этом сложный и трудоемкий процесс предсказания в современных условиях имеет ограниченную точность - около 85 процентов содержащихся в базах данных моделей кристаллических структур белков содержат существенные ошибки. Поэтому ученые постоянно работают над совершенствованием методик предсказания с целью максимально повысить их точность. В последнее время значительно повысился интерес к использованию в этих целях распределенных вычислений, машинного обучения и краудсорсинговых платформ. Соревнование ученых и геймеров Сотрудники Университетов Мичигана, Вашингтона, Массачусетса и Северо-Восточного университета в Бостоне провели соревнование по предсказанию структуры белка по карте электронных плотностей, полученной методом рентгеновской кристаллографии. В нем приняли участие два квалифицированных специалиста, 61 студент-биохимик (все они использовали специальное программное обеспечение), два различных компьютерных алгоритма (Phenix Autosolve и MR-Rosetta) и игроки в онлайновую игру Foldit, которых в итоге набралось 469 человек. Задача этой игры состоит в ручном подборе конфигурации белка, имеющей наименьшую энергию, поскольку такая его трехмерная структура с наибольшей вероятностью соответствует реальности. Чем более правдоподобна конфигурация, тем больше пользователь получает очков. Геймеры могут кооперироваться и составлять команды, работающие над одним и тем же белком. В качестве исходного материала всех участников снабдили аминокислотной последовательностью, предсказаниями вторичной структуры и картой электронных плотностей дрожжевого белка YPL067C. Этот белок был выбран потому, что он не имеет значительного сходства с какой-либо структурой из всемирной базы данных Protein Data Bank (PDB). Кроме того, как было показано в предыдущих работах, YPL067C может предотвращать токсическое действие амилоида - белка, накопление которого в мозге лежит в основе развития болезни Альцгеймера. Соревнующиеся использовали различные подходы к решению задачи. Ученые и студенты работали поодиночке, в основном полагаясь на поиск подходящих позиций для крупных ароматических аминокислот. Среди игроков в Foldit наилучший результат показала группа, участники которой объединили усилия: один выступал первопроходцем, расставляющим ключевые элементы, а остальные проводили тонкую доводку структур, используя разнообразные подходы и приемы (на видео ниже). Ученые проверили результаты с помощью специальной программы Molprobity, сравнив ключевую кристаллографическую статистику полученных моделей. Результат игроков в Foldit потребовал коррекции (удаления неорганизованных аминокислотных остатков), связанной с ограничениями игрового процесса. В итоге наилучшая из моделей, созданных геймерами, стала победителем соревнования и одной из лучших моделей схожего разрешения (1,95a0,25-ангстрем) в PDB. Основной вывод "Это показывает, что любой человек с хорошим трехмерным воображением может сделать нечто, ранее доступное только ученым, и таким способом помочь научному прогрессу", - прокомментировал результаты исследователь Джеймс Бардуэлл (James Bardwell). Другой автор работы Скотт Хоровитц (Scott Horowitz) выразил намерение использовать Foldit для обучения студентов. Ученые также планируют включить некоторые приемы, придуманные геймерами, в лабораторное программное обеспечение. Об игре Foldit Первая версия игры Foldit, разработанной в Вашингтонском университете в качестве площадки для краудсорсинговых исследований, стала доступна в мае 2008 года. За время ее существования геймеры помогли сделать несколько важных открытий. Так, в 2010 году более 57 тысяч игроков, предсказавших структуру белка точнее, чем машинный алгоритм, были коллективно указаны в качестве авторов публикации в журнале Nature. Годом позже любители Foldit помогли выяснить кристаллическую структуру ретровирусной протеазы обезьяньего вируса Мэйсона-Пфайзера - на решение задачи, с которой никто не мог справиться в течение 15 лет, у них ушло всего 10 дней. В 2012 году геймеры cмогли усовершенствовать искусственный фермент, разработанный компьютерным моделированием для катализа реакции Дильса-Альдера - добавление 13 аминокислот повысило активность фермента более чем в 18 раз. Впоследствии катализирующий эту реакцию фермент обнаружили в живой природе. Источник: www.interfax.by Комментарии: |
|