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Il sistema ASTUTO del Nuovo `' tiene il potenziale di accelerare il processo di identificazione della struttura molecolare

Un gruppo interdisciplinare dei ricercatori all'Università di California San Diego ha messo a punto un metodo per identificare le strutture molecolari dei prodotti naturali che è significativamente più veloce e più accurato dei metodi attuali. Il metodo funziona come il riconoscimento facciale per le strutture molecolari--usa un pezzo di dati spettrali unici ad ogni molecola e poi esecuzioni attraverso una rete neurale d'apprendimento profonda per collocare la molecola sconosciuta in un cluster delle molecole con le simili strutture.

Il nuovo sistema brevetto-in corso è chiamato “SMART,„ che corrisponde alla Tecnologia Accurata del Riconoscimento della Piccola Molecola ed ha il potenziale di accelerare il processo di identificazione della struttura molecolare composto di dieci parti. Questo sviluppo potrebbe rappresentare una variazione di paradigma nei campi farmaceutici e della droga dell'analisi chimica, di scoperta poiché 70 per cento di tutte le droghe Approvate dalla FDA sono basati sui prodotti naturali quali i microrganismi del terreno, gli impianti terrestri e, sempre più, le forme di vita marine quali le alghe.

Questa opera, pubblicata nei Rapporti Scientifici della Natura, rappresenta una collaborazione fra il Banco di Uc San Diego Jacobs di Assistenza Tecnica e l'Istituzione di Uc San Diego Scripps di Oceanografia.

“La struttura di una molecola è le informazioni permettenti,„ ha detto Bill Gerwick, il professor di oceanografia e di scienze farmaceutiche all'Istituzione dello Scripps di Uc San Diego di Oceanografia. “Dovete avere la struttura per tutta l'approvazione di FDA. Se volete avere proprietà intellettuale che dovete brevettare quella struttura, se volete fare gli analoghi di quella molecola dovete conoscere che cosa la molecola cominciante è--è informazione critico.„

Chen Zhang è uno studente nanoengineering di Ph.D. al Banco di Uc San Diego Jacobs di Assistenza Tecnica ed al primo autore del documento Scientifico Rapporti della nuova Natura. Zhang ha detto che quello determinare la struttura di una molecola può essere un grave ostacolo nel trattamento della ricerca del prodotto naturale, richiedendo ad esperti i mesi e perfino gli anni per determinare esattamente la struttura corretta e completa. Mentre ogni molecola e la sua cronologia dell'identificazione è differenti, l'approccio ASTUTO dà a ricercatori una bugna iniziale nella che famiglia una nuova molecola cade sotto, drasticamente diminuendo il tempo che cattura per caratterizzare un nuovo prodotto naturale.

“Il modo che potevamo accelerare il trattamento è da essenzialmente facendo uso del software facciale del riconoscimento per esaminare informazione chiave otteniamo sulle molecole,„ Gerwick ha spiegato. Informazione chiave gli usi del gruppo è qualcosa chiamato una coerenza singolare heteronuclear di quantum a risonanza magnetica nucleare, o HSQC RMN, spettro. Produce una mappa topologica dei punti che rivelano quali protoni nella molecola sono fissati direttamente a quali atomi di carbonio ed è unico ad ogni molecola.

Zhang e Gerwick hanno collaborato con Gary Cottrell, un'informatica ed il professor di assistenza tecnica al Banco di Uc San Diego Jacobs di Assistenza Tecnica, per mettere a punto un sistema d'insegnamento profondo preparato con migliaia di spettri di HSQC tirati dalla letteratura. Questa rete neurale dell'avvolgimento cattura una 2D immagine dello Spettro RMN di HSQC di una molecola sconosciuta e delle mappe in uno spazio dimensionale 10 ragruppato vicino alle simili molecole, rendente lo più facile affinchè i ricercatori delucidi la struttura di una molecola sconosciuta.

“Chen ha adottato questo approccio ad ottenere gli Spettri RMN oltre di 4.000 composti dalla letteratura letteralmente tagliando le immagini dal PDFs dei documenti,„ Cottrell ha detto. “Era uno sforzo impressionante! Nondimeno, questo non è normalmente abbastanza dati per preparare una rete profonda, ma abbiamo usato una tecnologia chiamata una rete Siamese, in cui vi preparate sulle paia delle immagini. Ciò amplia approssimativamente il vostro insieme di addestramento dal quadrato del numero dei composti in una famiglia ed è che cosa reso a questo progetto fattibile.„

Questa collaborazione è la prima volta Gerwick mentored uno studente di assistenza tecnica e lo scambio di fruttuoso provato idee.

“È stato un'interazione meravigliosa. Uc San Diego ha qualcosa realmente abbastanza magico a questo proposito e quella è la profondità di collaborazione che si presenta fra i dipartimenti--è fenomenale,„ Gerwick ha detto. “Quando provate e meditatamente catturate da un'altra disciplina qualcosa che sia forse anche ordinario in quella disciplina e la applichi in un nuovo e modo unico nella nostra disciplina, è un'opportunità realmente di avere questo genere di cosa paradigma-mobile. E penso questa tecnologia, con un certo avanzamento, potrei essere una variazione reale di paradigma nel modo che facciamo tutti i tipi di chimica e di analisi chimica.„

Il gruppo otterrà che la probabilità per grazie dell'avanzamento ad una concessione $550.000 dagli Istituti della Sanità Nazionali mettere a punto i metodi efficienti che facilitano la classificazione strutturale automatizzata, caratterizza la scoperta e la delucidazione della struttura dei prodotti naturali e sviluppare un'infrastruttura che interagisce con l'immissione dei dati dalla comunità.

Sorgente: http://jacobsschool.ucsd.edu/news/news_releases/release.sfe?id=2353