Gépi tanulás alkalmazása fehérje transzlokáció meghatározására

Kerepesi Csaba, az MTA-SZTAKI Big Data Lendület Kutatócsoportjának kutatója a Semmelweis Egyetem Orvosi Vegytani Intézet kutatóival együttműködve a legújabb gépi tanulási módszereket használta fehérje transzlokáció meghatározására. Az eredményeket összefoglaló tanulmány a rangos "Nucleic Acids Research" című folyóiratban jelent meg "Translocatome: a novel resource for the analysis of protein translocation between cellular organelles" címmel.

A kutatók csoportja gépi tanulással vizsgálta a fehérjetranszlokáció jelenségét. Egyes fehérjék gyakran áthelyeződnek a sejt egyik részéből a másikba, hogy valamilyen funkciót betöltsenek, míg mások ritkán helyeződnek át, vagy egyáltalán nem. Eddig kevés fehérjéről volt ilyen jellegű információnk, pedig a transzlokációnak kulcsszerepe van a sejt működésében és így a betegségek kialakulásában is. A kutatócsoportnak gradient boosting eljárással 13066 fehérjére sikerült meghatározni a transzlokáció valószínűségét.

A teljes cikk ezena linken olvasható.