医疗剑客
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3 月 30 日，来自美国伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校的赵惠民课题组于 Science 期刊发表了最新论文 Enzyme function prediction using contrastive learning。在该研究中，赵惠民团队开发了一种名为 CLEAN的机器学习算法，实现了高准确性、高可靠性、高灵敏度的酶功能预测。 与之前的机器学习算法不同，CLEAN采用了对比学习框架,让其相对于其他常用计算工具具有更好的预测准确度。该工具可以极大地促进功能基因组学、酶学、酶工程、合成生物学、代谢工程等领域的研究。最重要的是，CLEAN在预测未充分研究的蛋白质方面的卓越性能将极大地扩展生物信息学工具箱，从而为未来详细的机制研究奠定基石。
