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論文について述べています。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の開発が紹介されています。さらに、アノテーション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配列相同性を指標にクラスター分けし、それらのクラスターを関連付けるネットワークを作成しました。また、アノテーションや構造の相同性などを加えたデータベースも作成されました。この研究では、アノテーションが全くできていなかった蛋白質クラスターを「ダークマター」と呼び、それら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とされる蛋白質もクラスター化し、解析することで機能が明らかになる場合があることも示されています。研究では、AIを使用してアノテーションを行う試みも行われています。
最後には、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ました。この論文は、昨日紹介された論文と異なり、様々な手法を組み合わせてダークマターにアプローチする方法を示しています。今後、深層学習や新しい相同性探索方法、AlphaFoldを超える構造予測方法の開発が進むことで、さらに大きな研究領域が生まれる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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