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ACS Nano: 機(jī)器學(xué)習(xí)+近紅外熒光光譜發(fā)現(xiàn)新型DNA-碳納米管傳感器

DNA 包裹的單壁碳納米管 (SWNT) 偶聯(lián)物具有獨(dú)特的光學(xué)特性，可用于生物傳感和成像應(yīng)用。DNA-SWNT傳感器開(kāi)發(fā)的一個(gè)關(guān)鍵限制是目前無(wú)法預(yù)測(cè)賦予這些傳感器強(qiáng)烈的分析物特異性光學(xué)響應(yīng)的獨(dú)特DNA序列。

在此，美國(guó)德克薩斯大學(xué)埃爾帕索分校Lela Vukovi?及加州大學(xué)伯克利分校Markita P. Landry等人基于~100個(gè)DNA-SWNT偶聯(lián)物的近紅外（nIR）熒光響應(yīng)數(shù)據(jù)集，通過(guò)從~ 1010個(gè)獨(dú)特的DNA-SWNT候選池開(kāi)始的選擇性進(jìn)化協(xié)議縮小范圍并將其用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型，以預(yù)測(cè)對(duì)神經(jīng)遞質(zhì)血清素具有強(qiáng)烈光學(xué)反應(yīng)的DNA序列。

首先，在序列特征上進(jìn)行訓(xùn)練基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的分類器模型，以將DNA配體分類為對(duì)血清素的高/低反應(yīng)性。其次，訓(xùn)練支持向量機(jī)（SVM）回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)DNA序列的相對(duì)光學(xué)響應(yīng)值。最后，通過(guò)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)證明，將最高質(zhì)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器（卷積/人工）和SVM回歸模型的集成預(yù)測(cè)相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)高/低響應(yīng)序列的最佳預(yù)測(cè)（高響應(yīng)序列的預(yù)測(cè)正確率為60%，對(duì)低響應(yīng)序列的預(yù)測(cè)正確率為90%）。

圖1. 在初始數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的代表性CNN模型的性能

總體而言，作者基于ML方法發(fā)現(xiàn)了五個(gè)血清素 DNA-SWNT傳感器。重要的是，這些傳感器都比以前僅使用手動(dòng)篩選并通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定的傳感器具有更高的響應(yīng)值。此外，使用該模型預(yù)測(cè)對(duì)血清素（或任何感興趣的分析物，如干擾劑）無(wú)反應(yīng)的DNA序列的能力對(duì)于傳感器設(shè)計(jì)也很重要。

綜上所述，這項(xiàng)研究結(jié)果表明ML方法可以快速識(shí)別對(duì)目標(biāo)分析物有高反應(yīng)性的DNA序列，并且可以顯著加快基于DNA-SWNT偶聯(lián)物的技術(shù)的發(fā)展，包括生物傳感器、生物電子學(xué)和SWNT的手性分離。

圖2. 基于多個(gè)高質(zhì)量分類和回歸模型預(yù)測(cè)DNA序列對(duì)血清素的反應(yīng)

Discovery of DNA–Carbon Nanotube Sensors for Serotonin with Machine Learning and Near-infrared Fluorescence Spectroscopy, ACS Nano 2021. DOI: 10.1021/acsnano.1c08271

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