从长春农博会探寻传统种植到农业观光的跃迁

中新网长春8月17日电 (高龙安)王杨有一项“绝活儿”,他能让来自不同国家和地区的80多种、上万株花卉在同一天绽放。

第19届中国长春国际农业·食品博览(交易)会正在长春农博园举行,观光农业、高新设施农业等展区因大量新奇作物和前沿农业科技的展示、亮相,成为最具人气的新晋打卡地,吸引众多游人参观。

云深智药平台融合了腾讯AI Lab和腾讯云在前沿算法、优化数据库以及计算资源上的优势,用户不需再自行部署,登录平台就能快速地将AI能力引入现有的研发流程中,可以更便捷地展开研究。

“花卉园本身具有很好的观赏价值,可以作为观光农业来发展。”长春农博园副主任沈菱菱介绍,在开办花卉种植和农业观光产业的同时,鲜花本身也属于商品,花农可为花店、展会、商场,以及个人供货,形成多渠道经营。

同时,平台采用了注意力等机制可视化分子中的子结构对结果的影响,提供模型的可解释性。此外,平台还可提供当地版本等灵活的部署形式,保障用户的数据安全。

李国庆称,庭后觉得俞渝可能就此事借题发挥,果不其然。俞渝明知法院已经对他进行了批评和处理,还质问法院不知有何居心。李国庆还放话:“俞渝你有什么招冲我来,别借我这题乱开炮,伤及无辜。”

平台提供数据库-算法-算力一体化服务

不过,受中国农业传统倾向和地理环境等因素影响,多数农民更热衷于瓜果蔬菜的种植,但是这并不意味着瓜果蔬菜不适于观光农业。

AI方法有望解决这一问题:例如「云深智药」平台的虚拟筛选模块首次将元学习和深度神经网络算法用于LBDD任务,通过AI”迁移“从其他靶点上面学习到的知识(如分子局部结构对靶点结合强度的影响),应用在目标靶点上来提高模型预测精度。

“标准化种植的另一个好处是,让农产品的质量有保证,口感和味道更好,这样品质的番茄,在超市和精品水果店里,每斤可以卖到三十元以上。”沈菱菱说。

清洗过后的、打通多个数据库的大数据集已在陆续上线中。

今年以来,雄安新区对外骨干路网纳入交通运输部雄安新区交通强国建设试点工作。2月25日召开雄安新区对外骨干路网重点建设项目劳动竞赛,在确保建设工地“零疫情”“零感染”的同时,迅速掀起建设高潮。自第一阶段“大干120天”劳动竞赛开展以来,成效显著,按照“雄安标准”要求,创造了“雄安速度”“雄安质量”。突出表现在以下五个方面:一是征地拆迁用时短。在沿线地方政府的支持下,京雄高速、荣乌新线、京德高速仅用时1个月就完成征拆工作,创下河北省高速公路建设征拆用时最短纪录,为全面开工建设奠定了基础条件。二是工程投资和形象进度快。截至6月底,10个重点项目圆满完成年度“双过半”任务目标,工程总投资累计完成接近60%。两个月基本完成软基处理和桩基施工,完成土方填筑50%至60%,梁板已开始大规模施工预制、架设。三是质量安全管控良好。严格执行施工标准化、精细化管理,严格工艺和工序的质量管控,积极推广工厂化生产、装配化施工,各项工程指标超前,工程质量内实外美,安全生产形势平稳。四是现代化工程管理深入推进。积极应用建筑信息化模型、开展全天候通行、北斗高精度定位等智慧高速关键技术研究,推进互联网、大数据与项目管理深度融合,实现各项技术指标的动态监控和互联互通。五是“四新技术”“三微改”应用广泛。积极推广数控钢筋加工机、钢筋骨架焊接机器人、梁板环形生产线等成套技术,有力提升工程机械化、自动化、智能化建造水平。

比如一个蛋白参与了某个疾病并成为关键通路上的重要一环,那么当研究人员了解该蛋白的结构后,就可以针对性地设计药物分子来调节蛋白的功能。

“云深智药”的命名出自唐诗《寻隐者不遇》,“只在此山中,云深不知处”,暗含新药研发背后相似的历程。

而通过深度学习模型预测出蛋白质结构以及功能后,计算机可以更快的从数亿的海量小分子中,快速而有针对性地找到潜在的苗头化合物,有效提升研发效率。

如果选择适当的花卉品种,把种植技术应用到广袤的田间,则可形成另一番景象——花海。近些年来,在中国观光农业领域,乡村花海逐渐兴起,并已成为当地观光农业和乡村旅游产业的重要组成部分。

在长春农博园番茄园,种植着10多个品种的番茄,沈菱菱指着其中一株介绍:“番茄果实具有观赏性强,结果期长等特点,无限生长型番茄的藤蔓可长到3到5米高,因此经常被作为农业观光产品种植。”

新药发现的第一步是靶点识别和确认,找到药物在体内的作用位点,确定靶点蛋白质的结构是其中的关键工作,被视为药物研发的重要基石。

共同开发定制化的AI工具。

无土栽培的番茄兼顾品质和产量 高龙安 摄

目前,该算法在数千个实验数据集上预测精度(预测活性与实验测量活性的相关性)的中位数从目前最高记录0.36提升到0.42,且筛选可用模型的百分比从56%提升到60%,突破业界标准。

无土栽培技术,可以让农作物远离自然土壤中的病虫害,缩短生长周期。同时,也适用于土地资源匮乏的地区,用于提高当地蔬菜产量。这个“提高产量”可以达到怎样的程度?长春农博园负责番茄种植管理的技术人员周威举例说,经由标准化无土栽培种植的某品种番茄,每茬单位面积产量可达60到80斤,这个“单位面积”指的是区区1平方米,而这还只个保守数字。“长春农博园的主要用途是展示和观赏,不追求产量,如果以产量为目标,每平方米产量可达100斤以上,而目前国际上,该品种番茄的单位面积产量纪录已经超过160斤。”

针对靶点筛选苗头化合物是新药发现的第二步。与传统的实验筛选相比,计算方法进行的虚拟筛选无需消耗化合物样品,能极大节省人力物力。

腾讯的算力支持则加快了数据库存储查找、算法迭代速度,并大大缩短使用模型的运算时间。

王杨是长春农博园的技术员,主要负责管理鲜切花卉园的日常工作。在他看来,由人工控制花开时间并非难事,这一方面需要技术人员对每种花卉的习性有深度了解,提前计算好花期开展种植,另一方面,还需要依靠园区的自动控制系统,对花卉的生长进行人工干预。

进入药物研发后期,预测分子的ADMET性质尤为重要(包括药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性)。据统计,因ADMET性质问题引起的药物后期失败的比例高达60%。

换言之,观光农业并不只是为了观光而存在,它没有脱离农业的本质,相反,更多农业新技术的应用将进一步促进未来农业的发展,达到提质增产的效果。(完)

一是基于自监督学习的蛋白质折叠方法,不依赖同源序列,而是直接从序列数据库中通过自监督学习,学得共进化的模式,从而能够从无到有地产生出含有共进化信息的伪同源序列,并最终让这些蛋白能够有效折叠;

云深智药平台除了在算法领域不断创新,还提供算力和数据库的一体化服务支撑。

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平台功能覆盖新药发现全流程

因此,及早发现并排除成药性欠佳的分子能够大幅降低后期药物研发失败的风险。基于AI的ADMET性质预测能够让药物化学家快速地进行分子结构改造,优化分子理化性质,缩短药物研发的周期,降低实验测试成本。

当然,观光农业归根结底还是属于现代农业的一部分,其本质往往要回归到“实用”与“食用”上来。

在药物虚拟筛选和ADMET性质预测方面,腾讯AI Lab也在多个公开数据集上取得较高精确度、突破了业界标准。后续ADMET预测模块将开源大规模自监督分子图预训练GX模型,分子生成模型预计也将在下半年开源。

数据方面,分子大数据是药物研发中的基础设施。

以下是李国庆的回复全文:

长势良好的果蔬产品 高龙安 摄

该平台旨在覆盖临床前新药研发的全流程,包含蛋白质结构预测、虚拟筛选、分子设计/优化、ADMET性质预测(即将开源)及合成路线规划等在内的五大模块。

以下为详细的技术解读

长春农博园结合农业物联网、自动化水肥一体机,再加上标准化种植、无土栽培和国际先进的节水灌溉等技术的应用,让数千平方米的番茄园只需一名技术员和两名工人即可满足日常操作需求。

AI助力药物研发,算法、算力、数据三要素缺一不可、且相辅相成。先进算法可对已有大数据深度挖掘并分析数据间的隐含关系。

“种植瓜果蔬菜的农田同样可以以观光农业的形式出现,尤其是使用标准化无土栽培的农业地区。”沈菱菱说。

腾讯已和多家药企达成合作,将AI模型应用到实际药物研发项目中。目前已有十余个项目,包括对抗新冠病毒药物的相关研发等,在云深智药平台上稳定运行。

基于配体的药物设计方法(ligand-based drug design,LBDD)是虚拟筛选的常见方法之一,是指从已知的有活性的配体小分子结构出发,学习和建立分子结构与活性之间关系的模型,用来预测新化合物的活性。

二是通过一种基于深度学习的可迭代方法,有效整合模板建模与自由建模,首次提出了动态的、可迭代的氨基酸对特异性的约束条件,显著提高了建模的精度,从而更好的折叠蛋白。

错了就是错了8月12日上午的庭审,主要针对夫妻感情是否破裂而展开。在就此部分进行辩论的时候,我的代理律师表达了夫妻双方因感情不和已经分居两年半且存在其他导致感情破裂的情形,但俞渝仍然坚持说感情没有破裂,法官询问俞渝分居期间是否做过挽回感情的尝试,俞渝否认。俞渝还多次提到了“企业家婚姻”这一概念,称企业家婚姻不同于一般的婚姻,十个有九个都有类似的矛盾甚至更激烈,对于企业家而言,工作、事业占到了全部生活80%以上,不到20%的部分才留给家庭。而在这不到20%的部分里,绝大多数又留给了孩子、老人,言下之意就是企业家的婚姻感情破不破裂无所谓。俞渝还说,7月份去朝阳分局是为了公司和员工的利益,为了恢复公司经营,同时不排除追究我的刑事责任,但这一切都是“为公”,应当与婚姻关系区分开。我实在听不下去了。回想起从2018年1月5日正式分居后,俞渝就更换了门锁不让我回家,之后不仅污蔑我去世的父亲,还对我进行了盯梢和跟踪,并且俞渝分居后还多次带男子回家过夜。现在居然还说感情没破裂,真的是要给我气炸了。一时没忍住,我对法院发表了情绪性言论。在现场的俞渝十分清楚,我还真不是冲着她说的。可能我本来嗓门就比较大,两个法警听到声音从门口进来看了一下。法官当场对我进行了口头批评,我也立刻向法官道歉。下午庭审结束后,法官让我留下单独谈话。我也写了书面检查并且检讨了自己的情绪性言行。庭后,我觉得俞渝可能就此事借题发挥,果不其然。俞渝明知法院已经对我进行了批评和处理,还质问法院不知有何居心。从我提起诉讼,立案至今只进行过几次谈话,并没有实质审理,我实在觉得程序进行太慢,我虽然不满意,但今年因为疫情原因也能理解。俞渝你有什么招冲我来,别借我这题乱开炮,伤及无辜。最后,一码还一码,我冲动说的话,我承认和检讨。错了就是错了,敢作敢当当。

算力方面,腾讯云为云深智药平台提供计算资源,药企、科研机构登录平台即可开展研究,不需要再自行部署,就能快速地将AI能力引入现有的研发流程中。

蛋白质结构预测作为药物设计的基础,对了解生物体内分子间的相互作用至关重要。此前药企、科研机构等通过传统方式进行蛋白质结构的实验测定,往往难度大、周期长、费用高。

此次在云深智药平台上,腾讯AI Lab应用了一项预测蛋白质结构的新算法。数据显示,腾讯新算法在困难案例(hard)上的提高非常显著,比业内公认的权威方法Robetta提高了10%。

这项算法的创新思路也已应用在云深智药平台上,将在新靶点发现、疾病机理研究上进一步发挥应用价值。

自2020年加入蛋白质结构预测的全球权威测试平台CAMEO以来,腾讯AI Lab团队凭借该自研算法,半年内五次夺得月度冠军。

由于很多靶点的已测得的化合物活性数据非常有限,严重制约了预测模型的准确性。

「云深智药」平台的药物小分子ADMET属性预测模块已在多个数据集上比学术界现有最好模型提高3%~11%;在合作伙伴的反馈中,平台的自研算法精度超过现有商业软件6%~37%不等。

现有的药物分子公开数据集,以PubChem和ChEMBL等为代表,其来源多样。但也由于数据来源于不同机构的不同实验环境,存在数据难以对齐,字段缺失较多,总体质量不佳的问题,从而难以直接用于开发预测模型。

这个过程不仅直接助力新药发现,还整合了大量已有数据库,同时促进新数据的产生和积累,更好地优化算法。优化的算法反过来也能降低模型对数据量的依赖,提高模型的范化性。

实验测定蛋白质结构往往难度大、周期长、费用高;通过深度学习模型预测出蛋白质结构以及功能后,计算机便可以更快地从数亿的海量小分子中,快速而有针对性地找到潜在的苗头化合物。

无土栽培之于观光农业的另一个优点在于,可以较为自由地摆放单株农作物的位置,甚至通过专门的设计,可以摆成各种艺术造型。

云深智药平台使用的分子大数据,基于现有公开数据集,进行了多个环节的精细清洗整理工作,得到可以用于直接构建深度学习模型的药物分子大数据集,并且已在多个药物研发的项目中得到应用验证,清洗过程对多个项目的结果均有很大的提升作用。

临床前新药发现流程要经历从靶点的发现和验证、苗头化合物的发现、先导化合物的发现和优化直至临床候选化合物的确认及开发。「云深智药」平台覆盖了临床前新药发现的全流程。

雷锋网了解到,「云深智药」平台采用的蛋白质结构预测方法在准确度上达到国际领先水平,得益于两项关键技术上取得突破。