摘要:除了將即興樂譜中的音高和其它音樂信息轉換回氨基酸序列會產生前所未有的蛋白質,研究人員還發現,在蛋白質的設計過程中,還可以通過調節溫度來控制音樂變化的產生率——溫度越高,算法產生的變化就越多。除了轉化成樂譜,研究人員還訓練深度學習神經網絡進行蛋白質合成的訓練,使它們設計出全新結構的蛋白質。

人工智能已經被拿來將蛋白質結構轉換成樂譜了。

音樂靈感的來源很多,從大黃蜂到星星,從火到水。但研究人員從一個不同尋常的來源獲得了他們的音樂靈感:生命的組成部分——蛋白質。

由基因編碼而成、存在於人體各處的蛋白質,是科學研究的重點對象。但它們的“聲音”始終是個謎。近日,一項研究不僅爲我們提供了期待已久的“蛋白質音樂”,還在譜曲的過程中,培養了人工智能設計新型蛋白質的能力——而這通常是一個耗時、且難以預測結果的過程。

該研究的成果發表於《APL生物工程》雜誌。它的靈感來源於這樣一種認識,即組成蛋白質的20種氨基酸中,每一種都有它們獨特的振動頻率,並可以據此將其轉換成不同頻率的音符,即音高。而蛋白質音樂的基礎,就是研究人員將不同的蛋白質特性轉化爲音樂的概念,建立出一首完整的樂譜。例如,蛋白質的鏈長和摺疊可以對應轉化爲音符長度、音量、旋律、和絃以及節奏。

現在,你可以上SoundCloud搜到一些蛋白質音樂來聽。其中有個片段代表了捕食性海螺毒液中的一種蛋白質,而另一個更長的片段則是近日繪製的COVID-19棘突蛋白。

但這些音樂傑作只是該研究的一部分。除了轉化成樂譜,研究人員還訓練深度學習神經網絡進行蛋白質合成的訓練,使它們設計出全新結構的蛋白質。

該神經網絡被教導如何從種子蛋白(左)創建出一個即興樂譜(中)。而將樂譜重新翻譯成氨基酸序列時,便出現了全新的蛋白質結構(右)。

圖自Markus J. Buehler

Markus J. Buehler表示:“這些網絡學習了摺疊蛋白在多個時間尺度上的語言。一旦計算機得到一個序列的一段線頭,就可以根據這段線頭推斷和設計出全新的蛋白質。”

除了將即興樂譜中的音高和其它音樂信息轉換回氨基酸序列會產生前所未有的蛋白質,研究人員還發現,在蛋白質的設計過程中,還可以通過調節溫度來控制音樂變化的產生率——溫度越高,算法產生的變化就越多。

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