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抗菌肽是生物体内产生的具有广谱抗菌活性的小分子多肽，是生物先天免疫的重要组成成分。其抗菌能力具有高效低毒且几乎没有耐药性的特点，被看做是抗生素的最佳替代品，对解决抗生素滥用问题具有重要的意义。

近日，中国科学院微生物所的研究人员在《Nature Biotechnology》杂志发表了题为“Identification of antimicrobial peptides from the human gut microbiome using deep learning”的论文，利用人工智能技术实现从人类肠道微生物组中对抗菌肽成功进行筛选、鉴别。研究人员将多种自然语言处理神经网络模型相结合，形成从人类肠道微生物组数据中识别候选抗菌肽的标准算法，预测出2349个候选抗菌肽。随后，研究人员化学合成了其中216个候选抗菌肽进行抗菌活性鉴定，结果证实181个具有抗菌活性。利用细菌肺部感染的小鼠模型实验进一步对11个最有效的抗菌肽进行研究，结果显示其对耐药的革兰氏阴性病原菌具有很强的抗菌作用，可将小鼠体内细菌载荷降低十倍以上。

总的来说，该研究展示了利用机器学习方法从宏基因组数据中挖掘功能肽的潜力，并且加速发现了有价值的抗菌肽候选分子以供进一步深入研究。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01226-0

注：此研究成果摘自《Nature Biotechnology》杂志，文章内容不代表本网站观点和立场，仅供参考。