from AASJ
この記事は、スイスバーゼル大学の研究チームが行った論文について説明しています。この論文では、DNA配列の比較だけではわからなかった蛋白質の相同性を、構造から比較するための新しいデータ解析手法が紹介されています。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提案されています。
研究では、3億5千万の蛋白質を配列相同性を基準にクラスター分けし、それらの関係をネットワークとして可視化しました。また、アノテーションや構造の相同性などの情報を加えたデータベースも作成されました。このネットワークでは、アノテーションができていない蛋白質のクラスターを「ダークマター」と呼び、さまざまな方法でアノテーションを試みています。さらに、アノテーションができなかった蛋白質のクラスターも詳しく解析すると機能が明らかになることがあります。
研究では、AIを使用してダークマターのクラスターを解析し、構造の相同性を調べることで、新しい分類やアノテーションが可能であることが示されています。さらに、Protein databankに登録されていない構造を特定するモデルも作成され、AlphaFoldによって決定された構造も特定されています。この研究は、構造予測方法の開発が進むことで、蛋白質の新たな研究領域が開かれる可能性を示唆しています。
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