गूगल एंटीग्रेविटी के साथ एंटीमाइक्रोबियल पेप्टाइड्स की खोज को तेज करना
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गूगल डीपमाइंड ने ग्लोबल एंटीबायोटिक प्रतिरोध में बढ़ोतरी के मद्देनजर, एंटीमाइक्रोबियल पेप्टाइड्स (AMPs) की खोज को तेज करने के लिए 'गूगल एंटिग्रैविटी' नामक एक एजेंटिक डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म का परिचय दिया है। यह सिस्टम प्रोटएनएलएम (ProtNLM) नामक एक डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है, जो कच्चे अमीनो एसिड अनुक्रमों से जैविक कार्यों की भविष्यवाणी करता है और शोधकर्ताओं को यूनिप्रोट डेटाबेस में लाखों पहले अनचरित प्रोटीनों को एनोटेट करने में सक्षम बनाता है। हाल ही में किए गए एक तकनीकी विवरण में, जीवविज्ञानियों ने इस टूल का उपयोग सांस की नलिका संक्रमण पैदा करने वाले रोगाणुओं के खिलाफ भविष्यवाणी की गई सक्रियता वाले एक नए बैक्टीरियोसिन उम्मीदवार की पहचान करने के लिए किया। एआई एजेंट ने शोधकर्ता को डेटाबेस फिल्टरिंग, अल्फाफोल्ड मॉडल्स का उपयोग करके संरचनात्मक मान्यता और जीनोमिक संदर्भ विश्लेषण के माध्यम से सहयोगात्मक रूप से मार्गदर्शन किया ताकि उम्मीदवार की नवीनता और संभावित क्रिया तंत्र की पुष्टि की जा सके। प्लेटफॉर्म की एक प्रमुख विशेषता बायोमोलिक्युलर स्ट्रक्चर व्यूअर है, जो वैज्ञानिकों और एआई एजेंट्स के बीच इंटरैक्टिव सहयोग के लिए एक साझा 3D कैनवास प्रदान करता है। यह एकीकृत कार्यप्रवाह बिखरे हुए वैज्ञानिक प्रक्रियाओं को एकल सत्रों में संकुशित करता है, जिससे उच्च-विश्वास वाले परिणामों को प्राथमिकता देने में आवश्यक समय काफी कम हो जाता है। पहचाने गए पेप्टाइड उम्मीदवार की प्रभावकारिता को प्रयोगात्मक रूप से पुष्टि करने के लिए वर्तमान में वेट-लैब मान्यता चल रही है।
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