Crysten E Blaby-Haas

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Crysten E Blaby-Haas

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Nature子刊：机器学习如何点亮微生物暗物质蛋白（评论）

这是发表于Nature Reviews Microbiology上的Genome Watch评论文章，作者总结介绍了2023年发表于Nature和Science期刊上的四项使用机器学习揭示微生物蛋白质暗物质的研究工作。大语言模型ESMFold从欧洲MGnify宏基因组数据库中预测出6.17亿个蛋白结构（其中36%高度置信），但产出数据集过大无法整体进行下游分析，后续三份工作则基于序列/结构相似性，分别从AlphaFold数据库或宏基因组/宏转录组数据库中预测比对了新的蛋白结构，值得注意的是，基于UniProt设置参考蛋白结构数据集发掘出的新细菌毒素-抗毒素系统蛋白家族，经实验验证了TumE/A毒素-抗毒素蛋白功能。