from AASJ
この文章は、スイスバーゼル大学の研究チームによる新しいデータ解析の開発について説明しています。この研究では、DNA配列の比較だけでは分からなかった蛋白質の相同性を、構造から比較する方法が示されています。さらに、アノテーション（機能の特定）を進めるための戦略も探求されています。
研究では、3億5千万の蛋白質をクラスター分けし、相同性を元に蛋白質のネットワークを作成しました。そして、アノテーションや構造の類似性などを考慮したデータベースを作成しました。このネットワークの中で、アノテーションができていない蛋白質クラスターを「ダークマター」と呼び、それにアノテーションを与える方法を試しています。さらに、アノテーションができていない蛋白質も詳しく解析すると機能が明らかになることもあります。また、生成AIを使用してダークマタークラスターにアノテーションを行う試みも行われています。
最後に、新しいモデルを使用して未分類の構造を特定し、その中から特定の機能を持つ蛋白質を見つけることに成功しました。この研究は、構造に焦点を当てた先行研究とは異なり、さまざまな手法を組み合わせてダークマターにアプローチしています。今後は、新たな深層学習や相同性の探索方法、そしてAlphaFoldを超える構造予測方法の開発が進むことが期待されています。
*Disclamer:本キュレーションはAASJからピックおよび自動生成されました。正確な内容や詳細を知りたい方はリンク先の元コンテンツをご覧ください。
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