#糖尿病# 【浙大团队开发机器学习方法，在巨量肽序列空间中实现对有效抗菌肽的精准识别】
多肽药物因具备优良的特异性和安全性等优势，已经在多个疾病领域得到了应用，比如#心血管疾病# 、糖尿病等。由于常见的氨基酸有二十种，而多肽分子是由单个氨基酸按照一定的序列排布而成，因此肽序列形成了一个巨大的潜在治疗库。
用传统的方法发现#多肽药物# ，主要通过对自然界中的多肽进行提取和鉴定，再对其序列进行改动而得到。不过，因为自然界中存在的多肽，比理论上应有的多肽少得多，所以这种方法极大地限制了候选药物的搜寻空间。
近日，#浙江大学# 团队开发了一种可以在多肽全库进行搜索的#机器学习# 方法，通过对虚拟肽库中数千亿条序列的挖掘，成功筛选出高效的抗菌短肽。
2023 年 1 月 12 日，相关论文以《通过挖掘整个肽序列空间的机器学习 Pipeline 来识别有效的抗菌肽》（Identification of potent antimicrobial peptides via a machine-learning pipeline that mines the entire space of peptide sequences）为题发表在 Nature Biomedical Engineering 上[1]。
浙江大学高分子科学与工程系博士后黄俊杰和计算机科学与技术学院博士研究生徐彦超为论文的共同第一作者。浙江大学高分子系计剑教授、计算机学院“#百人计划# ”研究员赵俊博和高分子系“百人计划”研究员张鹏为论文的共同通讯作者。
该团队之所以将抗菌肽作为筛选对象，主要有以下原因。
张鹏介绍道：“一是抗菌肽是应对当前多重耐药“超级细菌”感染挑战的备选药物。二是采用机器学习方法需要大量训练数据，抗菌肽的数据相对容易获得。”
戳链接查看详情：
浙大团队开发机器学习方法，在巨量肽序列空间中实现对有效抗菌肽的精准识别
多肽药物因具备优良的特异性和安全性等优势，已经在多个疾病领域得到了应用，比如#心血管疾病# 、糖尿病等。由于常见的氨基酸有二十种，而多肽分子是由单个氨基酸按照一定的序列排布而成，因此肽序列形成了一个巨大的潜在治疗库。
用传统的方法发现#多肽药物# ，主要通过对自然界中的多肽进行提取和鉴定，再对其序列进行改动而得到。不过，因为自然界中存在的多肽，比理论上应有的多肽少得多，所以这种方法极大地限制了候选药物的搜寻空间。
近日，#浙江大学# 团队开发了一种可以在多肽全库进行搜索的#机器学习# 方法，通过对虚拟肽库中数千亿条序列的挖掘，成功筛选出高效的抗菌短肽。
2023 年 1 月 12 日，相关论文以《通过挖掘整个肽序列空间的机器学习 Pipeline 来识别有效的抗菌肽》（Identification of potent antimicrobial peptides via a machine-learning pipeline that mines the entire space of peptide sequences）为题发表在 Nature Biomedical Engineering 上[1]。
浙江大学高分子科学与工程系博士后黄俊杰和计算机科学与技术学院博士研究生徐彦超为论文的共同第一作者。浙江大学高分子系计剑教授、计算机学院“#百人计划# ”研究员赵俊博和高分子系“百人计划”研究员张鹏为论文的共同通讯作者。
该团队之所以将抗菌肽作为筛选对象，主要有以下原因。
张鹏介绍道：“一是抗菌肽是应对当前多重耐药“超级细菌”感染挑战的备选药物。二是采用机器学习方法需要大量训练数据，抗菌肽的数据相对容易获得。”
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浙大团队开发机器学习方法，在巨量肽序列空间中实现对有效抗菌肽的精准识别
