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。この研究は、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の開発について述べています。また、アノテーション（機能の特定）を進めるための戦略についても言及しています。
具体的には、3億5千万の蛋白質を配列の相同性を基準にクラスター分けし、それらの関係を示す大きな蛋白質のネットワークを作成しました。さらに、既知の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、アノテーションがされていない蛋白質クラスターを「ダークマター」と呼び、様々な方法でアノテーションを試みました。
また、アノテーションがされていない蛋白質を詳しく解析すると、機能が明らかになる場合があることも示されています。さらに、アノテーションのためのAIを使用してダークマタークラスターを読み込むことも行いました。その結果、多様な答えが得られたクラスターを選び、構造の相同性を調べることで、新しい分類とアノテーションが可能であることが示されました。
最後に、Protein databankに登録されていない構造を特定するためのモデルを作成し、AlphaFoldによって決定された構造を特定しました。その中で、美しい構造を持つクラスターを特定し、その一部から特定の機能を特定しました。
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