深度学习助力挖掘芽孢杆菌基因组中的抗植物病原菌抗菌肽

为解决植物病原菌抗生素耐药问题，研究人员用深度学习模型挖掘芽孢杆菌基因组中的抗菌肽（AMPs），发现新 AMPs，助力可持续农业。

　　在农业领域，长期以来，抗生素的过度使用就像一场 “生态灾难”。在作物种植过程中，大量抗生素被用于对抗植物病原菌，这虽然在一定程度上抑制了病害，但却带来了一系列严重的后果。一方面，病原菌逐渐产生耐药性，这使得防治难度不断加大，农业成本节节攀升，就像一场永无止境的 “军备竞赛”，病原菌不断进化，我们的防治手段却渐渐跟不上脚步；另一方面，生态环境也遭受了沉重的打击，土壤、水源等都受到了污染，整个生态系统的平衡被打破。同时，过度使用抗生素还破坏了植物自身的微生物群落，影响了植物的健康生长，甚至对人类和动物的健康构成了潜在威胁。因此，寻找一种可持续、环保的替代方案迫在眉睫。

在这样的背景下，北京生命科学研究院、中国烟草总公司郑州烟草研究院等机构的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们将目光聚焦于抗菌肽（Antimicrobial Peptides，AMPs），这是一类具有抗菌特性的短肽，由 5 - 100 个氨基酸组成，能够形成多种二级结构，如 α - 螺旋、β - 折叠等。AMPs 具有广泛的抗菌谱和较低的耐药风险，有望成为替代传统抗生素的 “绿色武器”。而芽孢杆菌（Bacillus sp.）作为土壤和植物微生物群落中的重要成员，因其强大的抗菌能力和丰富的基因组资源，成为了研究人员眼中挖掘 AMPs 的理想对象。

这项研究成果发表在《Chemical and Biological Technologies in Agriculture》上，为植物病害防治带来了新的希望。

研究人员为开展研究，主要运用了以下关键技术方法：首先，从多个数据库收集 AMPs 和非抗菌肽（Non - antimicrobial peptides，NAMPs）序列构建数据集，同时收集芽孢杆菌基因组数据；接着，运用 Bio.SeqUtils.ProtParam 模块和 AlphaFold 2 分别计算 AMPs 的理化性质并预测其三维结构；然后，构建 BERT、CNN - Attention、CNN - LSTM 和 Mamba 这四种深度学习模型进行 AMP 预测，并通过 30 折交叉验证优化模型；最后，采用 Fmoc 固相肽合成法合成多肽，利用肉汤微量稀释法和径向扩散抗菌试验测定其抗菌活性。

研究结果如下：

1. 数据集构建与分析：通过严格筛选，从多个数据库获得 26,075 条 AMP 序列，与从 UniProt 数据库筛选的 NAMPs 按 1:1 混合构建训练集。对比分析发现，除亮氨酸（L）、异亮氨酸（I）和精氨酸（R）外，其他氨基酸在 AMP 和 NAMP 序列中存在显著差异。AMPs 的分子量、疏水性和理论等电点更高，且更易形成 α - 螺旋结构123。
2. 深度学习模型评估：采用四种深度学习模型预测 AMP，结果显示 BERT 模型在损失曲线、精度 - 召回曲线及其他评估指标上表现最优，且所构建的四个模型整体性能优于现有 AMP 预测模型45。
3. 芽孢杆菌基因组 AMP 预测：从 NCBI RefSeq 数据库收集 6,706 个芽孢杆菌基因组，经分析获得 56,548,776 条多肽，用四个模型预测后取交集，共鉴定出 4,993,389 条候选抗菌肽（candidate antimicrobial peptides，cAMPs）。对其中 10,000 条序列交叉验证，发现多数序列能被多个工具预测为 AMP，且 23 条序列被所有工具认可，从中选取 cAMP_1 和 cAMP_2 进行后续实验67。
4. cAMP_1 和 cAMP_2 抗菌活性验证：三维结构预测表明 cAMP_1 和 cAMP_2 可形成稳定 α - 螺旋构象。径向扩散试验和最小抑菌浓度（Minimal Inhibitory Concentration，MIC）测定显示，二者对大肠杆菌（Escherichia coli）、金黄色葡萄球菌（Staphylococcus aureus）及常见烟草病原菌有显著抑制作用，具有广谱抗菌活性89。

研究结论和讨论部分指出，该研究利用深度学习模型从芽孢杆菌基因组中成功挖掘出新型 AMPs，证明了深度学习在识别功能肽方面的高效性。这一成果有助于加速潜在 AMPs 的发现，为植物病害生物防治提供新的选择，推动可持续农业发展，减少对传统抗生素的依赖。然而，研究也存在一些局限性，如模型预测的一致性有待提高，实验仅在体外进行，未涉及体内应用，且合成肽成本较高。未来的研究可以从整合模型优势、改进训练架构、考虑多肽三维结构、优化模型训练数据集以及探索高效低成本的筛选策略等方向展开，进一步提升 AMPs 在农业领域的应用潜力。总之，这项研究为植物病害防治开辟了新的道路，虽然前方还有许多挑战，但也充满了希望，有望为农业的可持续发展注入新的活力。