![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Ученые МГУ предсказали связывание белков с помощью нейросети |
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-06-06 12:00 Как сообщили в пресс-службе МГУ имени Ломоносова, новый подход позволит ускорить разработку более эффективных препаратов для лечения ковида и других заболеваний Ученые биологического факультета МГУ имени Ломоносова разработали алгоритм для предсказания с помощью нейросетей энергии, с которой белки SARS-CoV-2 связываются друг с другом. Решение превзошло существующие в мире аналоги в точности прогноза этих процессов, сообщили в пресс-службе вуза. Алгоритм позволяет учитывать факторы, влияющие на энергию связывания белков. Новый подход позволит ускорить разработку более эффективных препаратов для лечения ковида и других заболеваний. "По итогам тестирования на независимых наборах данных полученная модель превзошла все существующие аналоги в предсказании аффинности (энергии - прим. ТАСС) связывания. Также обученная модель показала высокие результаты в предсказании аффинности связывания в комплексах RBD-домена S-белка вируса SARS-CoV-2 (включая мутантные формы) <…>, превосходящие альтернативные подходы к оценке взаимодействий", - сообщила пресс-служба университета. По мнению автора работы аспиранта кафедры биоинженерии биологического факультета МГУ Елизаветы Богдановой, полученные выводы свидетельствуют о возможном применении алгоритма для оценки связывания белков в малоизученных комплексах. "Это значительно сократит время и ресурсы, затрачиваемые на начальные этапы разработки лекарственных препаратов, основанных на белок-белковых взаимодействиях, к которым, в частности, относятся и противоопухолевые препараты", - пояснила Богданова, чьи слова приводятся в сообщении. Источник: nauka.tass.ru Комментарии: |
|