摘要:抗菌肽(AMP)作为未来最有希望解决病原微生物耐药性的新型抗菌药物之一,其研发备受关注。抗菌肽一般较短,
组成多样,迄今人们已发现数千条天然抗菌肽,并建立了多个公开的抗菌肽数据库,为新型抗菌肽的研发和设计奠定了基础。
另一方面,深度学习和人工智能作为信息处理的有力工具,已被大量应用于医学影像信息处理、疾病诊断、药物设计等领域,
在抗菌肽的设计和研发上也受到广泛关注。在抗菌肽的信息描述方面,人们使用了伪氨基酸残基组成、位置特异性评分矩阵、
独热码等多种特征向量;在深度学习方法上,研究人员应用了循环神经网络、卷积神经网络、对抗生成网络等多种算法,开发
了ACEP、CLaSS等抗菌肽活性预测和序列生成模型。这些模型有望加速新型抗菌肽的发现,为应对耐药菌感染,尤其是临床上
难以治疗的耐药性革兰阴性菌感染,提供新的手段。
《中国抗生素杂志》1976年创刊
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中国医学科学院医药生物技术研究所
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