北京时间10月9日晚，复旦大学马剑鹏教授团队的论文在世界闻名科学期刊《天然—办法》（影响因子：47.99）宣布，这篇论文介绍了他们开发的结构生物学算法OPUS-DSD，它能解析冷冻电子显微镜因传统办法无法分辩而残缺的蛋白质、核酸等生物大分子结构，还能高效、精准地分辩出柔性结构域在生物样品中的构象散布。这一新办法的面世，将助力科学家树立高精度的生物大分子结构模型，破解方针蛋白结构不精确所导致的新药研制失利问题。

  诺贝尔化学奖得主、复旦大学杂乱系统多标准研讨院荣誉院长迈克尔·莱维特表明：“在结构生物学范畴，解析生物大分子的柔性结构是一个长时间方针。复旦团队开发的新算法使科研人员能经过冷冻电子显微镜看到要害的结构细节，这是以往技能没办法完成的，将对生物学、化学研讨和药物发现发生重要影响。”

  OPUS-DSD重构结构模型与传统冷冻电镜软件解析的模型比照：在虚线标明的区域中，OPUS-DSD重构的模型（绿色）比传统冷冻电镜软件解析的模型（紫赤色）有更完好的电子密度。这是由于OPUS-DSD能分隔重构不同三维构象，而不会将其重叠在同一个三维模型中。

  据介绍，跟着AlphaFold2（阿尔法折叠2）等蛋白质结构猜测技能的鼓起，核算生物学近年来快速的提高。深度学习等人工智能技能，已成为结构生物学试验研讨的得力助手，与冷冻电子显微镜一同提醒生命的奥妙。本年9月，有“诺贝尔奖风向标”之称的拉斯克基础医学研讨奖揭晓，获奖者是DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯和约翰·乔普，他俩正是AlphaFold2的首要发明人。

  不过马剑鹏教授指出，在结构生物学范畴，核算机猜测技能还远远不能替代传统的试验结构测定技能，只能起到补益和增强效果。绝大部分生物大分子的结构，特别是超大型复合物的结构，将持续经过试验来测定。在使用冷冻电子显微镜进行试验测定的过程中，核算机软件扮演着重要人物——经过解析试验测定效果，让科学家取得更精准的生物结构图画。

  因而，这类软件的算法至关重要。复旦大学罗镇威博士介绍，生物大分子的许多功用是经过其柔性特质来完成的，而这种特质是影响结构测定精度的重要的要素。另一方面，冷冻电镜试验数据的信噪比十分低，给深度学习算法在该范畴的运用带来了很大困难。怎么战胜冷冻电镜数据中生物大分子结构的柔性，尤其是超大型复合物的柔性形成的结构测定差错，是当时结构生物学研讨的要点和难点。

  复旦大学杂乱系统多标准研讨院开发的智能算法，霸占了这样一个世界难题。《天然—办法》宣布的这种根据深度学习的算法，可有用辨认、处理生物大分子的柔性信息，来提高冷冻电镜的解析才能，并能获取生物大分子三维结构的动态改变信息。

  OPUS-DSD解析的构象改变：绿色和古铜色别离代表OPUS-DSD解析的两个不同构象。在赤色虚线框标识的区域，不同构象中的RNA链处在不同方位，显示出RNA链处在动态运动中。 这种动态结构信息很难用传统办法来提取和分辩。

  “这是核算生物学范畴的一个重要效果，”上海交通大学生物医学工程学院教授、Med-X研讨院副院长殷卫海说，“它不仅对冷冻电镜生物大分子结构解析技能带来深远的影响，也展现了复旦团队自主开发世界抢先算法软件的实力。在现在核算机硬件设备收购受限的局势下，这个效果具有‘算力缺乏，算法来补’的重要意义。”

  跟着论文宣布，OPUS-DSD算法已在GitHub开源。未来，复旦团队将持续以AI为技能中枢，构建新一代生物系统剖析东西与办法。马剑鹏表明，这些新东西和新办法有助于科学家解读生物遗传信息，经过对蛋白质、核酸等生物大分子功用结构的猜测与规划，为药物研制供给支撑，打造全链条AI赋能新药研制的先进的技能渠道。回来搜狐，检查更加多