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科技日報記者?陸成寬
基于人工智能預測的蛋白質結構，我國科研人員建立起全新的大規模蛋白質聚類方法，并成功開發出具有自主知識產權的新型堿基編輯工具。這一研究為蛋白質功能分析、新功能元件挖掘提供了全新策略。相關成果6月27日在線發表于《細胞》雜志。
蛋白質是生命活動的主要承擔者。對蛋白質進行功能聚類，是理解其參與生理過程、設計新型蛋白質的重要手段。現有方法主要基于氨基酸一級序列的相似性對蛋白質進行聚類分析，并以此推斷其功能和演化關系。
“然而，蛋白質功能是由其三維空間結構所決定的，開發出基于三維結構的高通量蛋白質聚類方法，將為蛋白質功能研究提供更直接、可靠的手段，并推動未知蛋白質的功能挖掘。”論文通訊作者、中科院遺傳發育所研究員高彩霞介紹。
堿基編輯系統可以實現DNA或RNA的精準編輯，是基因功能研究、疾病治療、生物育種的變革性技術。“但是，現有堿基編輯系統的核心元件——脫氨酶來源于單一家族，這就導致堿基編輯仍有諸多局限，難以滿足多元化的應用需求。”高彩霞說，正因如此，創新地挖掘新型脫氨酶，開發適用于不同應用場景的新型堿基編輯工具是一項很重要的工作。
此次，研究人員首先通過人工智能蛋白質結構預測模型對具有代表性的脫氨功能序列的蛋白質進行了批量三維結構預測，隨后創新性地開展了基于三維結構的蛋白質多重比對與聚類。基于聚類結果，研究人員開發了一系列新型堿基編輯系統，并在動、植物細胞中進行了測試。測試結果顯示，新型堿基編輯系統突破了現有脫氨酶的應用瓶頸，在醫學和農業方面展現出廣泛的應用前景。
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