根据人工智能猜测的蛋白质结构，我国科研人员建立起全新的大规模蛋白质聚类方法，并成功开宣布具有自主知识产权的新式碱基编辑工具。这一研讨为蛋白质功用分析、新功用元件发掘供给了全新策略。相关效果6月27日在线发表于《细胞》杂志。
蛋白质是生命活动的首要承当者。对蛋白质进行功用聚类，是了解其参加生理过程、规划新式蛋白质的重要手法。现有方法首要根据氨基酸一级序列的相似性对蛋白质进行聚类分析，并以此揣度其功用和演化联系。
“但是，蛋白质功用是由其三维空间结构所决定的，开宣布根据三维结构的高通量蛋白质聚类方法，将为蛋白质功用研讨供给更直接、可靠的手法，并推进未知蛋白质的功用发掘。”论文通讯作者、中科院遗传发育所研讨员高彩霞介绍。
碱基编辑体系可以完成DNA或RNA的精准修改，是基因功用研讨、疾病医治、生物育种的变革性技能。“但是，现有碱基修改体系的核心元件——脱氨酶来源于单一宗族，这就导致碱基修改仍有诸多局限，难以满足多元化的使用需求。”高彩霞说，正因如此，创新地发掘新式脱氨酶，开发适用于不同使用场景的新式碱基修改东西是一项很重要的作业。
此次，研讨人员首先通过人工智能蛋白质结构猜测模型对具有代表性的脱氨功用序列的蛋白质进行了批量三维结构猜测，随后创新性地展开了根据三维结构的蛋白质多重比对与聚类。根据聚类成果，研讨人员开发了一系列新式碱基修改体系，并在动、植物细胞中进行了测试。测试成果显现，新式碱基修改体系突破了现有脱氨酶的使用瓶颈，在医学和农业方面展现出广泛的使用前景。
