Алгоритмы машинного обучения, которые могут предсказать ход метаболизма дрожжей, основываясь на содержании в них белка, были созданы учёными Института Фрэнсиса Крика в Лондоне.
Как пишет Phys.org, полученные данные помогут пивоварам лучше контролировать вкусоароматические качества пива, а врачам и учёным – персонализировать лечение пациентов с нарушениями обмена веществ.
Хотя дрожжи с точки зрения эволюции очень далеки от человека, многие продукты их обмена веществ идентичны и образуются так же. Однако до сегодняшнего дня учёные не полностью понимали, какие механизмы контролируют метаболизм.
Исследование, итоги которого были опубликованы в журнале Cell Systems, показывает, что в немалой степени ход и результаты метаболизма пивных дрожжей можно предсказать при помощи алгоритмов, если дать им большой объём информации об экспрессии белков.
До сих пор учёные расходились во мнениях – является ли обмен веществ саморегулируемым, или же его контролируют изменения в экспрессии генов. В рамках исследования учёные количественно определили экспрессию ферментов 97 разными штаммами S. cerevisiae с известными различиями в метаболизме, и затем связали полученные данные с измеренной концентрацией метаболитов.
Они разработали механизмы машинного обучения, которые смогли «разобрать» сложные отношения между изменениями в экспрессии и образованием метаболитов. Учёные обнаружили, что обмен веществ контролируется множеством ферментов, которые действуют сообща, и ни один фермент не оказывает значительного эффекта по отдельности.
— Благодаря машинному обучению мы стали лучше понимать, что контролирует метаболизм дрожжей. Это хорошие новости для пивоваров, которые хотят варить вкусное пиво, и для биотехнологов, которые используют дрожжи для производства вакцин и других препаратов, — говорят авторы исследования. — Аналогичные инструменты вычисления используют Amazon и Facebook. Но мы использовали их не для подбора рекламы или возможных друзей, а для предсказания хода обмена веществ в дрожжевых клетках. Полученные данные позволят лучше понимать образование вкусов и ароматов в пиве, а также некоторые болезни обмена веществ у людей.
Как пишет Phys.org, полученные данные помогут пивоварам лучше контролировать вкусоароматические качества пива, а врачам и учёным – персонализировать лечение пациентов с нарушениями обмена веществ.
Хотя дрожжи с точки зрения эволюции очень далеки от человека, многие продукты их обмена веществ идентичны и образуются так же. Однако до сегодняшнего дня учёные не полностью понимали, какие механизмы контролируют метаболизм.
Исследование, итоги которого были опубликованы в журнале Cell Systems, показывает, что в немалой степени ход и результаты метаболизма пивных дрожжей можно предсказать при помощи алгоритмов, если дать им большой объём информации об экспрессии белков.
До сих пор учёные расходились во мнениях – является ли обмен веществ саморегулируемым, или же его контролируют изменения в экспрессии генов. В рамках исследования учёные количественно определили экспрессию ферментов 97 разными штаммами S. cerevisiae с известными различиями в метаболизме, и затем связали полученные данные с измеренной концентрацией метаболитов.
Они разработали механизмы машинного обучения, которые смогли «разобрать» сложные отношения между изменениями в экспрессии и образованием метаболитов. Учёные обнаружили, что обмен веществ контролируется множеством ферментов, которые действуют сообща, и ни один фермент не оказывает значительного эффекта по отдельности.
— Благодаря машинному обучению мы стали лучше понимать, что контролирует метаболизм дрожжей. Это хорошие новости для пивоваров, которые хотят варить вкусное пиво, и для биотехнологов, которые используют дрожжи для производства вакцин и других препаратов, — говорят авторы исследования. — Аналогичные инструменты вычисления используют Amazon и Facebook. Но мы использовали их не для подбора рекламы или возможных друзей, а для предсказания хода обмена веществ в дрожжевых клетках. Полученные данные позволят лучше понимать образование вкусов и ароматов в пиве, а также некоторые болезни обмена веществ у людей.
06.09.2018