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Cell Reports丨开发AI模型高效挖掘天然抗菌肽，助力新型抗菌肽发现

BioArtMED 2025-06-06 14:30
文章摘要
在全球抗生素耐药性危机日益加剧的背景下，天然抗菌肽（AMPs）因其广谱、快速、低耐药的杀菌机制成为替代传统抗生素的理想候选。然而，天然AMP种类繁多、结构复杂，其在微生物基因组中的分布与机制研究面临挑战。之江实验室联合多机构开发了人工智能驱动的AMP-SEMiner模型框架，基于蛋白语言模型结合多模态信息，成功在宏基因组中高通量发现并解析数百万条潜在抗菌肽。该研究预测出约160万条全新抗菌肽候选，其中超91%为全新序列，实验验证20个候选中有9个表现出明确抗菌活性。此外，研究揭示了抗菌肽的进化规律，并发布了MAG-AMPome在线数据库，支持科研与新药开发。
Cell Reports丨开发AI模型高效挖掘天然抗菌肽，助力新型抗菌肽发现
查看文献： Unveiling the evolution of antimicrobial peptides in gut microbes via foundation-model-powered framework.
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