کاربردهای ریاضیات در محاسبات زیست‌شناسی: جبر خطی، ماشین لرنینگ و طراحی پروتئین ها

جبر خطی، به‌ویژه ماتریس‌ها، بردارها و تنسورها، ابزارهای اساسی در یادگیری ماشین برای طراحی پروتئین و آنتی‌بادی هستند. این ابزارها امکان نمایش و پردازش داده‌های پیچیده زیستی را فراهم می‌کنند و توسعه مدل‌های قدرتمند را ممکن می‌سازند.

در این زمینه، توالی‌های پروتئین به صورت بردار و ساختارهای آنها به شکل ماتریس یا تنسور نمایش داده می‌شوند.

شبکه‌های عصبی و مدل‌های تولیدی، با استفاده از عملیات جبر خطی مانند ضرب ماتریسی و تنسورهای چندبعدی، ویژگی‌ها و الگوهای پیچیده را تحلیل کرده و ساختارهای جدید را طراحی می‌کنند.

همچنین، مدل‌های یادگیری عمیق مثل شبکه‌های گرافی و مدل‌های تبیینی ساختارهایی مانند آنتی‌بادی‌ها را بهینه‌سازی می‌کنند و پیش‌بینی دقیق ساختارهای سه‌بعدی را ارائه می‌دهند.

این روش‌ها، کشف و توسعه زیست‌داروهای جدید را با سرعت و دقت بیشتری امکان‌پذیر می‌سازند.

گردآورنده: ابوالحسن بهاری

منابع جهت مطالعه بیشتر:

 Antibody design using deep learning: from sequence and structure design to affinity maturation | Briefings in Bioinformatics | Oxford Academic

 Machine learning for functional protein design | Nature Biotechnology