突破性新方法DeepSecMS助力深入解析硒蛋白質組 為疾病機制研究開辟新路徑
中科院上海有機所團隊在《Advanced Science》發表創新方法DeepSecMS，攻克硒蛋白質組研究難題。該方法利用深度學習技術，基于硒代半胱氨酸（Sec）與半胱氨酸（Cys）的化學相似性，創新采用Cys數據代理訓練策略構建理論譜圖庫。
硒蛋白是一類含有稀有氨基酸硒代半胱氨酸(Sec)的特殊蛋白質，在維持細胞氧化還原平衡、調控關鍵生理過程以及與神經退行性疾病、癌癥、心血管疾病和糖尿病等多種重大疾病的發生發展密切相關。然而，受限于Sec的稀有性及檢測分析難度，人類迄今僅鑒定出25種硒蛋白，全面繪制硒蛋白圖譜并發現新成員仍是該領域面臨的重大挑戰。
中科院上海有機所團隊在《Advanced Science》發表創新方法DeepSecMS，攻克硒蛋白質組研究難題。該方法利用深度學習技術，基于硒代半胱氨酸（Sec）與半胱氨酸（Cys）的化學相似性，創新采用Cys數據代理訓練策略構建理論譜圖庫。
硒蛋白是一類含有稀有氨基酸硒代半胱氨酸(Sec)的特殊蛋白質，在維持細胞氧化還原平衡、調控關鍵生理過程以及與神經退行性疾病、癌癥、心血管疾病和糖尿病等多種重大疾病的發生發展密切相關。然而，受限于Sec的稀有性及檢測分析難度，人類迄今僅鑒定出25種硒蛋白，全面繪制硒蛋白圖譜并發現新成員仍是該領域面臨的重大挑戰。