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抗生素耐药性已成为全球公共卫生的重大威胁,每年导致约 500 万例死亡,其中革兰氏阴性菌因耐药性强被世界卫生组织列为优先关注病原体。然而,新型抗生素研发因成本高、周期长而陷入停滞。近日,宾夕法尼亚大学团队在《Nature Communications》(影响因子 15.7)发表了题目为“Computational exploration of global venoms for antimicrobial discovery with Venomics artificial intelligence”的研究。团队开发了名为Venomics AI的人工智能平台,从全球动物毒液中挖掘出386种结构全新的抗菌肽,其中91.4% 的实验验证分子展现出强效抗菌活性,并在小鼠感染模型中实现99.9% 的病原体清除率。 本研究通过深度学习模型APEX系统分析了16,123个毒液蛋白数据库,生成4062万个毒液加密肽(VEPs)。经多级筛选获得386个与已知抗菌肽结构显著不同的候选分子,其中58个进行实验验证。结果显示: • 53个(91.4%) 对耐药菌有效; • 作用机制为细菌膜电位破坏; • 先导肽在小鼠皮肤感染模型中降低3个数量级的细菌负荷; 该研究为抗耐药菌药物开发开辟了新路径。
AI抗菌肽设计
一、基础环境与抗菌肽入门
核心目标:为无相关编程与Linux基础的学员扫清环境障碍,并建立抗菌肽设计的理论基础。抗菌肽基础理论
1.抗菌肽的重要性与应用前景:阐述多重耐药菌的严峻挑战,以及抗菌肽作为新型抗菌剂的独特优势(快速杀菌、不易产生耐药性)
2. 抗菌肽的定义、分类与作用机制:明确抗菌肽是生物体先天免疫产生的短肽,重点讲解以破坏细胞膜为主的作用机制,这是其设计的重要物理基础。
3.抗菌肽的理化特性:深入剖析决定其活性的关键参数:两亲性:亲水与疏水残基在空间上的排列,影响其与细胞膜的相互作用。净正电荷:通常为正值,使其能吸引带负电的细菌膜。螺旋性:常见的二级结构,影响其插入膜的能力。
4.APD3数据库:介绍其基于活性的分类系统,如何根据目标微生物快速查找相关肽序列。
5.DRAMP数据库:强调其包含抗菌肽、抗癌肽、抗病毒肽的全面性,以及丰富的注释信息(如修改、构象)。
6.CAMP数据库:重点介绍其集成的在线预测工具,可作为后续模型结果的初步验证参考。
7.从天然到人工的设计原则:分析天然抗菌肽的结构特征,总结出人工设计所遵循的基本规则,如特定氨基酸组成比例、电荷范围等。
上机操作
1.Linux基础入门:针对生物背景学员,讲解必备命令。如使用cd、ls导航和查看目录;chmod管理文件权限;grep、pip进行文本搜索和包安装。
2.Conda及Jupyter Notebook安装与配置:演示如何用Conda创建独立的Python环境,避免包冲突。并配置Jupyter Notebook在此环境中运行。
3.Jupyter Notebook基础使用:指导学员创建第一个Notebook,混合使用Markdown撰写实验笔记和代码块执行Python命令,形成良好的可重复研究习惯。
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