17、生成拼图及AI驱动的解谜器

生成拼图及AI驱动的解谜器

拼图与蛋白质对接的相似性

拼图问题和蛋白质 - 蛋白质对接问题存在诸多相似之处。以2JEL蛋白质复合物为例，通过MOL在RCSB网站上可视化其图像，能直观地看到拼图问题和蛋白质 - 蛋白质对接之间的相似性。比如高斯表面表示法展示的蛋白质图像，以及类似X光视角的可视化图像，都能让我们更好地理解其内部连接表面的拓扑结构。在拼图中，每个组件之间有用的相互作用数量远远超过可能的相互作用数量。同样，在蛋白质中，检测蛋白质表面哪一部分将具有活性，以及哪些特定特征（如表面极性）是相关的，这类似于从背景中分割出拼图块并保留其形状和边界颜色等相关信息。

研究贡献

本研究将拼图块检测纳入拼图解决问题的整体中。引入了一个拼图生成器，它能够创建逼真的打乱拼图图像。同时，提出了一个由AI驱动的解谜器，无需对拼图有先验知识，仅从打乱拼图的逼真图像就能正确准确地指出正确的拼图块连接方式。将生成器公开，旨在为基于神经网络的现实生活拼图解决方案的进一步发展奠定基础。提出的深度神经网络架构有望从输入图片中提取有用信息，并能够模拟拼图块之间的相互作用以找到正确匹配。研究先解决二维拼图问题，将其作为蛋白质 - 蛋白质相互作用问题的前奏，因为二维问题是三维拼图问题和蛋白质 - 蛋白质相互作用问题的更受限版本，通过解决二维问题可以探索哪些方法和架构能够学习解决方案，并有望用于预测蛋白质 - 蛋白质相互作用。

解决拼图问题的不同方法演变

• 早期尝试 ：1964年，首次尝试计算机化解谜器，H. Freeman等人引入了仅基于形状组装拼图的技术，经过小改进后能处理多达200块的拼图。