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浙大Nature子刊：通过机器学习在短肽全库中高效筛选抗菌肽

在过去几十年里，多肽合成和修饰化学的技术进步极大促进了治疗多肽的发现和翻译，目前，超80种多肽药物已获监管机构批准，550-750种多肽正处于临床或临床前阶段。然而，由于肽序列的组合空间很大，系统地鉴定功能肽仍具有较大困难。近日，浙江大学计剑、赵俊博、张鹏及团队在Nature Biomedical Engineering发表最新研究，开发了一种结合经验判断、分类、排序和回归任务组成的全新机器学习管道（SMEP），极短时间内即可实现在含有数千亿候选序列的六肽-九肽全序列文库中抗菌肽的识别。此外，对其中3条代表性的抗菌六肽进行了实验研究，发现在患有细菌性肺炎的小鼠中，所确定的多肽雾化配方显示出与青霉素相当的治疗效果。总之，该研究报告的机器学习管道可能会加速新功能肽的发现，值得关注。

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