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【佳學(xué)基因檢測(cè)】人工智能蛋白質(zhì)折疊技術(shù)是基因解碼的基礎(chǔ)支撐之一

【佳學(xué)基因】人工智能蛋白質(zhì)折疊技術(shù)是基因解碼的基礎(chǔ)支撐之一 基因檢測(cè)導(dǎo)讀: 在基因檢測(cè)領(lǐng)域,佳學(xué)基因以基因解碼技術(shù)獨(dú)樹一幟。在眾多的機(jī)構(gòu)以建立基因庫(kù),炫耀基因數(shù)據(jù)庫(kù)之龐大之時(shí),佳學(xué)基因提出了基因測(cè)序、基因解碼是基因信息領(lǐng)域的兩大技術(shù)支撐。做為一家贏利性公司,為保持技術(shù)的更先進(jìn)性,佳學(xué)基因長(zhǎng)期對(duì)基因解碼技術(shù)諱莫如深,不透露半點(diǎn)信息。如今,

佳學(xué)基因檢測(cè)】人工智能蛋白質(zhì)折疊技術(shù)是基因解碼的基礎(chǔ)支撐之一


基因檢測(cè)導(dǎo)讀:

基因檢測(cè)領(lǐng)域,佳學(xué)基因以基因解碼技術(shù)獨(dú)樹一幟。在眾多的機(jī)構(gòu)以建立基因庫(kù),炫耀基因數(shù)據(jù)庫(kù)之龐大之時(shí),佳學(xué)基因提出了基因測(cè)序、基因解碼是基因信息領(lǐng)域的兩大技術(shù)支撐。做為一家贏利性公司,為保持技術(shù)的更先進(jìn)性,佳學(xué)基因長(zhǎng)期對(duì)基因解碼技術(shù)諱莫如深,不透露半點(diǎn)信息。如今,AlphaFold, Deepmind成為全球街談巷議的熱點(diǎn)話題之明,筆者從佳學(xué)基因核心技術(shù)人員言談之間得出結(jié)論,基于知識(shí)而不是數(shù)據(jù)的深度蛋白質(zhì)折疊技術(shù)是基因解碼的基礎(chǔ)之撐之一。與谷歌不同的是,蛋白質(zhì)白疊技術(shù)只解釋了氨基酸的變化對(duì)蛋白質(zhì)功能的影響,而基因解碼技術(shù)則涵蓋了由基因序列到氨基酸序列再到蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)、四維結(jié)構(gòu)及時(shí)空相互作之間的演變。與AlphaFold只聚焦蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)變化不同,基因解碼還包括了目前被其他基因機(jī)構(gòu)稱之為黑洞、垃圾序列的非編碼序列。正是由于佳學(xué)基因?qū)τ诨蛐畔⒌纳疃韧卣购蜕?、生命活?dòng)關(guān)聯(lián),使得佳學(xué)基因在建立人的基因序列變化與人體疾病、表征之間的關(guān)系方面,遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在了前面。

AlphaFold做了什么?

DeepMind由旗下人工智能技術(shù)試圖解決過(guò)去50年以來(lái)始終讓科學(xué)家難以正確預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)。由于蛋白質(zhì)是生物重要運(yùn)作基礎(chǔ),而依照不同折疊結(jié)構(gòu),將使蛋白質(zhì)對(duì)應(yīng)不同生物機(jī)能,因此針對(duì)蛋白質(zhì)的研究,從很早之前就已經(jīng)投入發(fā)展,希望能藉由掌握蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu),藉此研發(fā)更多能改善疾病的解藥,或是解決更多與蛋白質(zhì)相關(guān)問(wèn)題。不過(guò),蛋白質(zhì)可能折疊結(jié)構(gòu)相當(dāng)復(fù)雜,至少存在10的300次方可能性,因此難以透過(guò)一般運(yùn)算方式進(jìn)行解析。DeepMind試圖開發(fā)一種大數(shù)據(jù)運(yùn)算方式,通過(guò)氨基酸序列來(lái)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)。
 

佳學(xué)基因解碼做了什么?

佳學(xué)基因是一家初創(chuàng)機(jī)構(gòu),借助基因解碼技術(shù),從DNA序列中的A, G,C,T字母變化,推演組成人體的各種蛋白質(zhì)的序列變化,并根據(jù)這些變化建立人體基因序列變化與人體疾病表征之間的關(guān)系。同時(shí),佳學(xué)基因還將這一理念進(jìn)一步拓展到組成人體的其他大分子的變化,包括多糖、糖蛋白、脂類、有機(jī)小分子、無(wú)機(jī)鹽等。多維空間及時(shí)空序列變化是佳學(xué)基因的賊終目的。與谷歌不同的是,佳學(xué)基因是一家原創(chuàng)公司,沒有大型國(guó)際公司所具有財(cái)力和資源。但是,佳學(xué)基因正通過(guò)一項(xiàng)項(xiàng)具體的服務(wù)幫助人們解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

 

(責(zé)任編輯:佳學(xué)基因)
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