Ein neuer Algorithmus könnte in Zukunft den Geschmack von Bier verbessern und sogar Stoffwechselstörungen behandeln

Wissenschaftler des Francis Crick Institute in Großbritannien haben einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, der den Geschmack des Bieres verbessern und künftig auch Stoffwechselstörungen behandeln kann. Die Wissenschaftler können den Hefestoffwechsel anhand seines Proteingehalts vorhersagen. Der Stoffwechsel ist der Prozess, bei dem Organismen Nährstoffe durch eine Reihe chemischer Reaktionen in essentielle Moleküle und Energie umwandeln. Lesen Sie auch – Weltdiabetestag: Schritte zur Verbesserung des Stoffwechsels zur Vorbeugung von Diabetes

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Gemäß der PTI-BerichtDie Studie wurde in der Zeitschrift Cell Systems veröffentlicht und zeigt, dass der Metabolismus von Bierhefe (S cerevisiae) durch maschinelle Lernalgorithmen weitgehend vorhersehbar ist, wenn sie mit großen Mengen an Proteinexpressionsinformationen versehen sind. Die Mechanismen, die den Stoffwechsel steuern, sind jedoch nicht vollständig verstanden worden. Lesen Sie auch – Möchten Sie Gewicht verlieren? Machen Sie Ihre Stoffwechsel-Fakten richtig

Aleksej Zelezniak, ein Forscher am Francis Crick Institute, sagte Berichten zufolge, dass sie aufgrund des maschinellen Lernens jetzt besser verstehen, was den Stoffwechsel steuert. Dies ist eine gute Nachricht für Brauer, die das perfekte Bier herstellen möchten, oder für Biotechnologen, die Hefe zur Herstellung von Impfstoffen verwenden andere Proteine, die medizinisch wichtig sind.

Laut Zelezniak waren sich die Wissenschaftler uneinig, ob der Stoffwechsel sich selbst reguliert oder durch Veränderungen der Genexpression gesteuert wird. teilweise, weil bestehende Methoden keine starke Korrelation zwischen dem Auslesen von Genen, Proteinen und Metaboliten feststellen konnten

Die Wissenschaftler quantifizierten die Enzymexpression in 97 verschiedenen S cerevisiae-Stämmen, von denen bekannt ist, dass sie Unterschiede im Metabolismus aufweisen, und verknüpften sie mit Änderungen der gemessenen Metabolitenkonzentrationen. Sie entwickelten Algorithmen für maschinelles Lernen, mit denen komplexe Zusammenhänge zwischen Veränderungen der Genexpression und den produzierten Metaboliten aufgegriffen werden können. Sie fanden heraus, dass der Stoffwechsel durch viele Enzyme gesteuert wurde, die zusammenwirken, ohne dass ein einzelnes Enzym eine wesentliche Wirkung für sich hat.

Um Patienten mit Stoffwechselerkrankungen zu helfen, hofft das Team, ihre Erkenntnisse in Hefezellen in den nächsten Jahren in die Klinik übertragen zu können.

Veröffentlicht: 8. September 2018 14:14 Uhr