Algorîtmaya Fêrbûna Makîneyê Dikare Pêşbînî bike Ku Proteîn Diçin

Lekolînwanên li Enstîtuya Zanist û Teknolojiyê ya Nara (NAIST) algorîtmayek fêrbûna makîneyê pêş xistine ku dikare cîhê proteînên ku bi aktînê ve girêdayî ne, ku beşek girîng a îskeleta hucreyî ye, pêşbînî bike. Algorîtm dikare cîhê proteînan li ser bingeha cîhê rastîn a aktînê pêşbîn bike. 

Vebijêrk di çapemeniyê de hate belav kirin Frontiers in Cell û Biolojiya Pêşveçûn. 

Girîngiya Actin

Actin ji bo peydakirina şekl û strukturê ji hucreyan re girîng e, û ew di avakirina lamellipodia de di dema tevgera hucreyê de rolek dilîze. Lamellipodia strukturên fanek in ku hucreyan dihêlin ku bi pêş ve "bimeşin", û ew proteînên cihêreng ên ku bi aktînê ve girêdidin hene da ku şaneyan bihêlin.

Shiro Suetsugu nivîskarê sereke yê lêkolînê ye û di dema danûstendinê de bi Yoshinobu Sato re li Navenda Zanistiya Daneyên li NAIST bi vê ramanê derket. 

"Gava ku îstîxbarata çêkirî berê ji bo pêşbînkirina rêça koça hucreyê li ser bingeha rêzek wêneyan hatî bikar anîn, heya nuha ew ji bo pêşbînkirina herêmîbûna proteînan nehatiye bikar anîn," dibêje Suetsugu. "Ji ber vê yekê me hewl da ku em algorîtmayek fêrbûna makîneyê sêwirînin ku dikare li ser bingeha têkiliya wan bi proteînên din re diyar bike ka dê proteîn li ku derê di hucreyê de xuya bibin."

Pêşxistina Pergala AI-ê

Lekolînwanan pergalek îstîxbarata sûnî (AI) perwerde kirin da ku pêşbîn bike ku proteînên têkildar ên aktîn dê di şaneyê de bin. Wan ev yek bi nîşandana wêneyên AI-ê yên hucreyên bi proteînên ku bi nîşankerên fluorescent hatine nîşankirin, ku pergala ku ew lê bi cih bûne destnîşan kirin, kirin. Dûv re pergal bi wêneyên ku tê de tenê aktîn dihat nîşankirin hate xwarin, û jê hate xwestin ku proteînên têkildar bibîne.

Suetsugu dibêje, "Gava ku me wêneyên pêşbînîkirî bi wêneyên rastîn re dan ber hev, asteke girîng a wekheviyê hebû." "Bernameya me bi rast cîhkirina sê proteînên têkildar ên aktîn di nav lamellipodia de pêşbîn kir; û, di rewşa yek ji van proteînan de, di avahiyên din ên di hundurê şaneyê de."

Karînên taybetî yên pergalê destnîşan kirin, tîmê dûv re jê xwest ku pêşbînî bike ka tubulîn di hucreyê de li ku ye. Tubulin rasterast bi actin ve ne girêdayî ye, û bername di vî karî de xirabtir bû.

"Vedîtinên me pêşniyar dikin ku fêrbûna makîneyê dikare were bikar anîn da ku cîhê proteînên bi fonksiyonel ve girêdayî pêşbîn bike û têkiliyên laşî yên di navbera wan de diyar bike," dibêje Suetsugu.

Li gorî lêkolîneran, bername dikare were bikar anîn da ku bi lez û bez strukturên ji wêneyên hucreyê nas bike, û ew dikare wekî rêbazek zexmkirina hucreyê ya çêkirî tevbigere, ku dê bibe alîkar ku ji sînorên rêbazên heyî dûr bikevin.