用户使用TIDETRON COMDEL模型进行抗菌肽预测

 

　　据了解，态创生物基于深度学习，整合优化ChatGPT、AlphaFold、Progen等先进技术和算法（Comparing and Optimizing Multiple DEep Learning），逐步形成了独特的算法逻辑层，快速搭建出活性肽AI预测和挖掘模型TIDETRON COMDEL。该模型首期瞄准抗菌肽（AMPs），助力挖掘其在医药、食品、农业、美妆等领域更广泛的应用前景。

 

　　抗菌肽是一种具有广谱抗菌作用的小分子活性肽，具有耐酸碱、抗肿瘤、抗病毒等特性，并且不易产生耐药性。然而，由于抗菌肽的序列短、多样性高、相似性低，研究其功能和作用机制通常需要大量的实验验证。TIDETRON COMDEL模型通过AI技术，能够快速、准确地预测和挖掘抗菌肽，极大地提高了研究效率。

 

　　除了现有数据库中的上万条抗菌肽外，TIDETRON COMDEL还收集了态创生物自主高通量筛选获得的2000多条抗菌肽数据，基本覆盖了市面上所有的抗菌肽种类。先进算法结合海量数据不断优化模型，这使得抗菌肽的设计和预测准确率达到行业前沿水平，实现了新的突破。

 

活性肽预测和挖掘模型TIDETRON COMDEL的开发逻辑

 

　　据态创生物首席科学家吴奕瑞介绍，TIDETRON COMDEL操作简便快捷，用户只需填写基本的序列信息，即可得到该序列为抗菌肽的概率，大大降低筛选的时间和人力成本。通过抗菌肽的预测，TIDETRON COMDEL不仅可以辅助指导、筛选目标物质，更有助于实现其在终端应用的提质增效。

 

　　合成生物与人工智能的创新融合是学界和产业界重点关注的趋势之一，逐渐落地的技术成果将打开多元应用的巨大潜力。AlphaFold所构建的“蛋白质宇宙”，涵盖了大约2.14亿个蛋白质结构；国际顶刊上的尖端研究也在利用AI模型揭示生物奥秘。

 

　　目前TIDETRON COMDEL已布局10+种活性肽预测模型的开发，探索AI for Synbio的无限可能。虽然该模型只是AI赋能合成生物的一小步，但其泛化迁移能力有望突破应用边界，未来在结构、活性、功能、靶点、应用、产量等方面的预测研究将迈出一大步。

 

态创研发人员在进行研究探讨

 

　　“Bio+AI”的探索处于初期阶段，仍面临数据整合和标准化、模型的可解释性和可靠性、技术应用的安全性和可持续性等挑战。态创此次公益开放AI抗菌肽预测和挖掘模型，将有助于加强行业交流、促进良性发展，构建人工智能赋能合成生物的产业生态。