Ich sahte die Gewickter, sind das Geheimnis von einem Netzwerk.
Und das stimmt, woher stammen diese Gewickter? Jetzt erkläre
ich zwei unterschiedliche Teilen von der Arbeit mit neuronalen Netzwelker.
Das ist die Trining. Und in Training probabliert man
die beste Sammlung von Gewickter zu finden.
Und danach kommen die Anwendungen. Man hat ein untelecteter Erstgebildeter
, trainierte Netzwerk. Und dann nutzt man diese Netzwerk auf
neue,
an neue Fragen
Ein Beispiel für Training. Ein realistisches Beispiel. In der Literatur
gab es relativ viele Norderneuer Netzwerker, die trainierten oder dits.
Das Ziel war, kann man ein Sequenz nennen und vorhersagen,
ob er ein Tal-Finance-Sequenz odet oder dissodet.
Gut, strukturierter oder ungeordneter Abstrukturrest. Und guckt man in
der Pileye bei, wir können nur an Strukturen neinern
Auf jede Stirn. Wir besuchen diese Taut der Sequenz und
wir gucken auf der Struktur und wir sagen, oder in der Koordinagen-Datei,
wir sagen, wie hoch ist da ein Buy-Faktor?
Aus Messwert für Strukturierer Sequenzen. Also Hörer bei Bert,
nicht so gut strukturiert. Aber wir nehmen tausende von Strukturen,
so wir haben tausende von Sequenzen,
und jeder Steller würde etikettiert mit Good geordnet oder nicht
gut geordnet
Wir wollen in meinem Beispiel einfach sagen, wir haben ein Apothem.
Und wir sagen, dass ein Airpod von null bedeutet
nicht gut geordnet und ein Airpod her von 1 bedeutet,
dass ein Tal der Sequenz ist gut geordnet.
So, wir haben ein Bibliotheik mit Barshbell,
mit deinen Aguiren so deeven on. Und dann,
wir sagen, unsere Training-Verfahren erst, bis wir glücklich sind,
Nehmen wir das nächste Stück von Sequenz mit Information Oded Dissolid.
Wir zeigen, das Netzwerk her unserer Sequenz.
Wir brechnen ein Airpod. Und dass dieses Airpod verglaken wir
mit der richtige Antwort für diese Beispiele von Sequenz.
So, wir haben noch null bekommen oder wir haben noch
einen Weg von einem Federal bekommen. Wir wollten einen Wert von null
, so unsere Wert ist Zu groß, zu positiv.
Surveye passen die Gewickter hier an, um das wäre ein
negativerer Antwort bekommen. Und diese Feierer können wir rückglads rückwärts
stoßen und langsam passen wir our Gewickter an.
Soll wer vergorken unsere gewollte Airpod mit der Antwort,
die wir bekommen haben,
und dann passen wir die Gewickte an.
Und das weder holen wir Pheonor
Jetzt haben wir ein Netzwerk, das bereit für Anwendungen ist.
So, wir haben das Trining gemacht und jetzt nutzen wir unseren Netzwerk. So,
wir haben eine Sammlung von dieser gewickte Wai 1, 2,
2 und vielleicht tausende und tausende von Gewickter in eine größere Netzwerk.
Die Anwendung ist, wir fischen unsere Netzwerk mit Sequenzen oder Flagsortisch sagen wir,
wir nutzen unsere Sequenz aus Input Hier, verbunden?
Wir nutzen die Whites Gewickter, die wir berechnet haben,
um ein Adput, Adput zu berechnen und unter Systems unserer Antwort.
So, wir haben die gewickte und die sind jetzt fest.
So, die sind deiner Eigenschaft von einem Trend,
ein trainierter Netzwerk. So, jetzt können wir einfach
die gewickte nutzen und wir nutzen unseren Netzwerk für Sequenzen,
für die es keine Antwort gibt.
Wir können vorhersagen, marken, ist ein Tar von einem
Pre-Jain, ordnet, gut geordnet oder nicht
Wir haben die grobe Edine von einer Nordonauer-Netzwerk.
Was passiert in dein in der jüngste Zeit ist,
ja, jemand hat ein neuronauer Netzwerk unterrektert.
Relativ good pertain struktur vorhersagend zu machen.
Ringt es, klingt es etwas offensivlich? Ist nichts.
Diese Eday ist in der Literatur wehfleck seit Anfang der 90er.
Ich habe alter Pipels von den Anfang erster Hälfte der 90er
mit neuronauen Netzwerker, die probierten shouturelle Eigenschaften vorherzusagen.
Was passiert in deinen letzten vielleicht zwei Jahren,
aber wirklich super guter, super guter Ergebnisse von einem Gröber.
Und in der letzten Jahr unglaublich gute Ergebnisse. Und es
ist nicht aus, ob andere Leute nicht probiert haben.
Mit eigentlichen Methoden
So, es gibt auch noch ein Programm, das heißt Alphaful 2.
Das kann man im Prinzip herunterladen. Feel Erfolg,
würde ich sagen, wenn sie Perberes zum Laufen zu bringen.
Das ist so eine fragen Sie mich,
warum ich das sage, in der Übung zeigt.
Und in der Zukunft, die er jetzt war, Leute wissen,
was möglich ist, gibt es immer mehrere ähnliche Programme.
So Leute probieren etwas sehr, sehr ähnlich zusammenzubasteln.
Die Struktur von diesem Netzwerk ist nicht wie mein Spielzeug-Diagramm.
Ihre Netzwerk hat ungefähr 50 Schickter. Nicht 1 zu 2
, 3. Und es hat viele Filotricks-Filme und Interessentschaftsfunktionen benutzt.
Ein nicht ein Top-Porogie wie Desa, aber viele interessantere Connections.
Das ist der Stoff für ein maschinelles Lennon Kurs vielleicht
Was ist für uns relevant? Was haben Sie aus Inputs
benutzt? Die Möglichkeiten sind begrätzt, im Prinzip volten
die Leute an mit Hoderburn, das einfach Preaching-Sequenzen abfrisst.
Sie haben ein bisschen mehr gemacht und darüber wäre ich ein
Was man hat für Pertain-Struktur vorhersagen ist ein Sequenz,
aber so als Anfang,
seit ungefähr 20 Jahren ist es relativ klar,
dass man Sorte nicht ein Sequenz nutzen, aber man sollte Verwandtersequenzen nutzen.
Spezifisch on multiple sequence ovirment. Und intuitive könnte man sagen,
ja, das klingt plausibel. Im Prinzip ein Sequenz oder
die Folklore an Sequenz hat alle nötige Informationen,
um ein Protein zu falten.
Ja, stimmt nicht fähig. Aber multiples sequence alignment hat
wirklich klare, zusätzliche Informationen. Ein paar Beispiele waren.
Hier ist ein Tau von einem Multiples sequence alignment.
So, unsere Sequenz ist vielleicht diese in der Mitte und
diese sind verwandter Sequenze.
Schauen Sie zu,
auf zwei Sparten
Hier haben wir immer die Gorg Rester und sie würden sagen,
oh, das muss Victing sein.
Ja, stimmt. Für die Struktur, für die Funktion
? Weiß ich nicht. Hier habe ich schon eine Steuer
und es ist Valin, Isozen, Läuschen.
Es muss ein our farisch, hydrophobischer Reste sein.
Mit höchster Wahrscheinlichkeit in der Mitte von einem Purtain.
Okay, so, die sind, die sind Muster,
die man moänen können, aber es gibt etwas,
das nicht so hydrophobisch ist.
Und es ist so ein Schluss so zur Erfolg in
diesem Bereich
Wir sind zwei Spalten. Dieses Spalte ist nicht
so interessant. Dieser Alline ist nicht so interessant,
aber schauen Sie ein bisschen nahe zu,
wenn diese ein Car ist, ist diese immer ein Ei.
Und das ist ja auch der VH,
ein Car her und sein Ei her.
Und haben wir ein vielleicht positiver, geladener, stiller Resteher.
Dann haben wir ein negativ geladener Resteher
So, es ist aus, ob diese zwei Stellen miteinander korreliert sind.
Und der Begriff für diese Eigenschaft sind correlized metations.
So, wenn diese metiert, muss diese auch mythären.
Und man vermösert, dass diese Zweisteller nah einander
in einem Pertain sind. Okay, das ist,
diese Sporte sind nicht unabhängig voneinander
Okay, so das ist die Interessant. Das ist nicht
quantifiziert, aber das ist die EDI von einer Norderneuer-Netzwerk.
Ein Netzwerk sollte diese Müsste ohne meiner Input. Sorte diese Müssten erkennen.
Aber das ist nur ein Beispiel. Es gibt vielleicht andere,
andere Eigenschaften, die man lernen kann, so viel liked,
gibt es ab und zu Triplets von Sporten, die miteinander korreliert sind.
Oder es gibt Es gibt Spalte, die korreliert miteinander sind,
aber nicht, wegen Struktureller Eigenschaften. Nicht,
dass sie direkt miteinander reiten, aber vielleicht war sie mit Unterschiedliches,
Substrager in der Mitte, wechselwirkungen haben.
Und zum Beispiel, so, es gibt offensichtliche Mystem,
dass wir aus der Nittuluteur kennen,
aber es gibt wahrscheinlich andere Mustern innehauten Muttiple-Sequenz-Elements,
die wir nicht,
die nicht in der Literatur sind
So, die Vorhersagen von diesem Netzwerk, sie nutzten nur Sequenzen und Multiples
sequent Servalmans. Aber seien wir heute ein bisschen vorsichtig.
Es ist die Ergebnisse, die sie bekommen haben,
sind so good we homologie modellierungen und sie sind mancher Ergebnisse,
waren so good, we on guter, homogenen Modell.
Aber es gab keinen Template in Deep Peutin in der Atembank
Soll sie haben, Kohlenasen, man könnte sagen,
ab initial gebaut. So, ein paar Ergebnisse waren
wirklich erstaunlich. Aber diese Methode ist nicht etwas,
das man zu Herse auf einem Laptop machen kann.
Es braucht keinen Templied. Es ist, man ist nicht auf,
man ist nicht begrenzt auf Sequenzen mit Freundsequenzen, der ein bekannter Struktur haben.
Und es wehrt die Arbeit mit Strukturen enden. So,
zum Beispiel, nicht nur struktureller Vorhersagen,
aber wie hilfreich ist es für Christroographie?
Christoograph, Christoph Walkenfork können vorhellsagen nutzen,
um Modelle für Ähresquenzen zu bauen, um Vising zu machen.
Und es gab ein Beispiel in Hamburg, das ein bisschen berühmt war,
wo es das erste Beispiel von dieser Edii war.
Oder erfolgreich, es ist eine alte Edii, aber selten erfolgreich.
So, die wichtige Information ist ein Seekunst. Verwandte Sequenzen,
Konservierung ist wichtig. Ein fucker Korrelationen und ich vermute,
dass es gibt Korrelationen, die wir nicht sein können,
die auch wichtig für Strukturvorhersage sind.
So, das ist noch eine geschickte,
das kommt zurück nächstes Jahr und in einen anderen Form
übernächstes Jahr und so weiter.
Aber es ist wirklich
sehr neu
Zeit für ein Zwischenzusammenfassung. So, ich habe diese Tow,
das Timer mit Homologiemodellierung. Ich habe angefangen mit Homologiemordellierung und die Dein
von Sequenz einlegt Card. Und ich würde noch sagen,
haben Sie eine Sequenz, die ein Sequenz einlädt,
für die es ein bekannter Struktur gibt.
Sorgen Sie, ein Homorgemo der Orban
Man weiß, mit stark genug Sequenz-Identity.
Sie haben ein Modell gebraucht, das meistens rektig ist.
Und vielleicht haben sie Probleme mit Schleifer und Sergeant Kette.
Haben Sie neuen Sequenz? Für die es keiner Freunde gibt,
mit bekannter Strukturen, dann vielleicht sind die neueste Vorhersage-Methoden nutzweck.
Fragen Sie mich in fünf Jahren
Ende. Das Timer sind zwei Folien. Warum sollte man
nicht immer ein Modell bauen? Warum mögen noch Mergan Leiser
strukturelle Modelle? Sie mögen Monte aber, um zu sagen,
oh, schau mal, hier ist noch ein Motto,
auch von meinem Perchain.
Ist es immer nerdig? Ich würde behaupten, nicht.
Es gibt viele Beispiele in deinen Mann,
gleich oder bessere Informationen,
After-Em-Sequenzen-Niveau finden könnte
Zum Beispiel. Hier ist Ehre Sequenz. Und in der Predatoring-Datenbank
gibt es so eine verwandte Sequenz mit einer bekannter Struktur.
Und vielleicht Ihre Frage ist, ist Ihre Sequenz das Glorcher Art von Enzym,
ist die Substrat-Specificite, die Glorcher, für dein Vaterspear von Enzymereien?
Oder hat das aktives Zentrum geändert? Viele Leute würden sagen,
oh gut, ich, naja, immer mal in Sequenz her.
Ich baue ein Modell von D-Serd Sequenzen,
Struktur her und ich gucke auf meine Struktur, hat auf meinen modellierter Struktur,
hat die Reste in der aktives Zentrum sich geändert.
Ja, das könnte man markern, aber stellen Sie sich vor,
dass wir haben noch ein bekannte Sequenz,
du hast aktives Zentrum, ist enontiert oder etikettiert.
Und dann, so, schillen Sie sich vor,
dass es bekannt ist,
dass dieser Serin
antarrtes aktives Zentrum ist
Ich kann ohne ein Modell einfach in diese Alignment gucken und sagen,
oh, in meinen Sequenz habe ich einen sehr auf diese Störer.
Und genau diese Störer habe ich ein sehr ähnlicher Rest,
also Serene, Training, beide haben einen Hauteinnahmen, Alkoholgruder.
Ist das signifikant oder interessant? Aber um diese Information zu verstecken,
innerhalb beim dreidimensionellen Modell, haute ich nicht für Sir Hilfrag.
So, Häufing, gibt es nicht nur genug Kämpfen-Aktionen,
aber direkte Informationen, aus einer Sequenz-Alarment.
So, mit diesem Punkt im Kontext von Homogie-Modellierung,
Hörer ich auf und bis zum Next to Stiner