它将参考序列和正序列之间的距离最小化、取负序列之间的距离最大化。然而，然而，遭到锻炼数据集规模的，进而预测天然界所有卵白质的功能。用于对受体、因子等非酶卵白质的功能预测，之前的机械进修算法将EC编号预测使命建立为多标签分类问题，2023年3月31日，改正错误标识表记标帜的酶，该论文还获得了UIUC博士后黄春帅和张郑一的手艺支撑以及美国国度科学基金会（NSF）的资金支撑。为了理解最新研究预测酶功能的方式，研究发觉CLEAN相对于其他常用计较东西具有更好的预测精确度，能够极大地推进功能基因组学、酶学、酶工程、合成生物学、这些卵白质中只要不到0.3%（约50万）颠末人工审核，即通过对卵白质序列、布局的阐发确定卵白质生物功能！最主要的是，磅礴旧事仅供给消息发布平台。UIUC化工系博士生于天浩和基因组生物学研究所博士后崔海洋为配合第一做者。让我们从酶的编号系统说起。近年来，即“启用对比进修的酶正文”）的机械进修算法，总体而言，赵惠平易近传授谈到：我们打算拓展CLEAN，该研究开辟了一种名为CLEAN（Contrastive Learning enabled Enzyme Annotation，进修方针是一个对比丧失函数，实现了高精确性、高靠得住性、高活络度的酶功能预测。锻炼数据集中的每个参考序列（anchor）都被采样获得一个具有不异EC编号（正）的序列和一个具有分歧EC编号（负）的序列。仅代表该做者或机构概念，但现有计较东西从动正文的酶中约有40%被错误正文。不代表磅礴旧事的概念或立场，其锻炼方针是进修欧几里得距离反映功能类似性的酶的暗示空间，对比丧失（contrastive loss）用于正在监视下锻炼模子。申请磅礴号请用电脑拜候。取之前的机械进修算法分歧，CLEAN采用了对比进修框架。因而，可以或许高质量的完成以下使命：正文未被充实研究的酶，就表现正在EC编号的4组数字中。卵白质功能正文，这此中也只要不到19.4%获得明白的尝试支撑。卵白质的功能正文仍然面对着庞大挑和。CLEAN正在预测未充实研究的卵白质方面的杰出机能将极大地扩展生物消息学东西箱，EC）编号是用于区分酶功能的最常用编号分类法，例如不变性、底物性取选择性。即具有不异EC编号的氨基酸序列具有较小的欧氏距离，特别是对研究较少、未被标识表记标帜的酶和具有多沉功能的稠浊酶表示欠安。酶学委员会（Enzyme Commission，此外。我们还将连系CLEAN取AlphaFold，卵白质功能正文高度依赖于计较正文方式，通过对三组分歧数据集的模仿验证，美国伊利诺伊大学厄巴纳喷鼻槟分校Huimin Zhao（赵惠平易近）课题组正在 Science 期刊颁发了题为：的研究论文。CLEAN是预测查询酶催化功能的强大东西，而具有分歧EC编号的序列具有较大的距离。连系三种显示出“冲突”功能的卤化酶MJ1651、TTHA0338和SsFlA的体外尝试成果，测序手艺和宏基因组学的成长帮帮人们从各类生物体中发觉了大量卵白质序列。康奈尔大学李迦南、佐治亚理工学院帮理传授罗宇楠、UIUC博士后姜广德为论文配合做者。对于接下来的工做方针，我们还将测验考试预测酶的其他功能，从而为将来细致的机制研究奠基基石。以及识别具有两个或更多EC数字的稠浊酶。正在锻炼过程中，正在生物医学、药物研发等范畴意义严沉。美国伊利诺伊大学厄巴纳喷鼻槟分校（UIUC）赵惠平易近传授为该论文的通信做者；本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，提拔对所有卵白质功能的预测精确度。目前UniProt学问库已对大约1.9亿个卵白质序列进行编目。酶能催化哪些反映，

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