Scientists at the University of Cambridge have developed an atlas of proteins describing how the proteins behave inside human cells. This tool could be used to search for the origins of diseases related to proteins misbehaving, such as dementia and many c
剑桥大学的科学家开发了一个蛋白质图谱，描述了蛋白质在人体细胞内的行为。该工具可用于寻找与蛋白质不当行为有关的疾病的起源，如痴呆症和许多癌症
该图谱发表在《自然通讯》上，使研究人员能够在细胞内发现负责一系列重要身体功能的新蛋白质。该团队专注于细胞中一个被称为凝聚物的液滴状部分，这是蛋白质组织自身的会议中心。这些中心也是疾病过程开始的关键地点
这篇论文提供了这些预测，因此全球的研究人员可以探索他们感兴趣的蛋白质靶点和周围的任何冷凝系统
领导这项研究的Tuomas Knowles教授说：“这个模型使我们能够发现生物学中无膜区室中的新成分，并发现其功能背后的新原理。”
蛋白质缩合物细胞是由精心组织的分子组成的，它们用来组织自己的一种方法是在缩合物内相遇。这个轮毂是显微镜下的，在细胞内发现。这些缩合物是使活细胞工作的基本机制的一部分。
Knowles说：“到目前为止，我们还没有一个关于哪些蛋白质结合成哪些缩合物的全面地图，但在我们的工作中，我们提供了第一个这样的图谱。”
使用AI指导蛋白质在细胞内的规则还不完全清楚，因此该团队决定构建这个图谱来预测哪些蛋白质在凝聚物内相遇
“这项研究的动机是希望了解蛋白质缩合物的全部复杂性，并比科学家迄今为止的研究更深入，”该研究的第一作者、折叠错误疾病中心的博士后Kadi Liis Saar博士说
研究人员使用了大型数据库，如StringDB和BioGRID，其中包含细胞许多方面的数据，以及关于单个冷凝物的更深入的案例研究
人工智能的力量使科学家能够将这些数据结合起来，即使这些信息复杂、庞大且难以比较。虽然之前的工作集中在少数蛋白质上，但该图谱可以表征细胞的全貌
萨尔评论道：“有了这个图谱，我们可以预测细胞中的每一种蛋白质，它到底在哪里被发现，以及它与哪些其他蛋白质相互作用。”。“我们希望这能为研究人员创造机会，并为干预与异常凝结物形成相关的疾病开辟新的可能性。”蛋白质发现人工智能在模型细胞中发现了以前从未观察到的蛋白质。如果这些蛋白质现在在实验室中被发现，那么这是人工智能准确的一个很好的指标
研究人员表示，“在我们的研究中，我们在冷凝物中发现了以前从未见过的蛋白质。这些蛋白质参与身体的重要功能，如脂肪的分布、细胞内肌动蛋白的产生和新蛋白质的产生。这些蛋白质在我们用作训练集的先前研究中没有被检测到。
”我们希望这些数据将有助于对冷凝物的生物学作用以及冷凝物形成背后的生物物理驱动因素有新的发现。p