MIT разработал алгоритм, который переводит структуру белка в музыкальные ноты, а затем использует их для машинного обучения
Статья исследователей опубликована в журнале APL Bioengineering.
Новый способ основан на том, что каждая из 20 аминокислот, составляющих белки, обладает уникальной частотой колебаний. Таким образом, химическую структуру целых белков можно отобразить, используя известные понятия из теории музыки, такие как громкость, мелодия, аккорды и ритм. Звуки, получаемые таким образом при складывании белка, могут помочь при обучении нейронных сетей.
🔗 Источник: https://indicator.ru/biology/noty-novykh-belkov-18-03-2020.htm
Статья исследователей опубликована в журнале APL Bioengineering.
Новый способ основан на том, что каждая из 20 аминокислот, составляющих белки, обладает уникальной частотой колебаний. Таким образом, химическую структуру целых белков можно отобразить, используя известные понятия из теории музыки, такие как громкость, мелодия, аккорды и ритм. Звуки, получаемые таким образом при складывании белка, могут помочь при обучении нейронных сетей.
🔗 Источник: https://indicator.ru/biology/noty-novykh-belkov-18-03-2020.htm