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理解蛋白质功能并开发分子疗法,需要确定蛋白质发挥作用的细胞类型,并解析蛋白质之间的相互作用。
然而,对跨生物背景的蛋白质相互作用进行建模,对于现有的算法而言仍然具有挑战性。
在最新的研究中,哈佛医学院的研究人员开发了 PINNACLE,这是一种生成情境感知蛋白质表征的几何深度学习方法。
PINNACLE 利用多器官单细胞图谱,在情境化蛋白质相互作用网络上进行学习,从 24 种组织的 156 种细胞类型情境中生成了 394,760 种蛋白质表征。
该研究以「Contextual AI models for single-cell protein biology」为题,于 2025 年 7 月 22 日发表在《Nature Methods》中。

上下文相关蛋白质功能
单细胞基因表达与蛋白质网络
PINNACLE 模型

图示:PINNACLE 概览。(来源:论文)
2. 情境化蛋白质表征
PINNACLE 在集成的情境感知 PPI 网络上进行训练,并辅以捕获细胞相互作用和组织层次的网络,生成针对细胞类型定制的蛋白质表征。
3. 多尺度表示
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与上下文无关的模型不同,PINNACLE 为每种蛋白质生成多种表示,取决于其细胞类型上下文。此外,PINNACLE 还生成细胞类型上下文和组织层次的表示。
4. 多尺度学习
PINNACLE 通过优化统一的潜在表示空间来学习蛋白质、细胞类型和组织的拓扑结构。
5. 上下文感知模型
PINNACLE 将上下文特定数据集成到一个模型中,并且在蛋白质、细胞类型和组织级数据之间传递知识。
6. 嵌入空间
为了将细胞和组织信息注入嵌入空间,PINNACLE 采用蛋白质、细胞类型和组织水平的注意力。
7. 物理交互映射
物理上相互作用的蛋白质对在嵌入空间中紧密嵌入。
8. 细胞类型环境
蛋白质嵌入在它们的细胞类型环境附近。
9. 图神经网络传播
PINNACLE 使用针对每个节点和边缘类型定制的注意力机制在蛋白质、细胞类型和组织之间传播信息。

以上就是生成394,760种蛋白质表征,哈佛团队开发AI模型,全面理解蛋白质上下文的详细内容,更多请关注其它相关
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