تصميم تسلسلات مستهدفة متنوعة ووظيفية للمايتوكوندريا عبر الكائنات الحية اليوكاريوتية باستخدام المُشغّل التلقائي المتغير

تلعب الميتوكوندريا دورًا مهمًا في إنتاج الطاقة والتمثيل الغذائي، مما يجعلها هدفًا واعدًا للهندسة الأيضية وعلاج الأمراض. ومع ذلك، على الرغم من التأثير المعروف لبروتينات الركاب على كفاءة التوطين، فقد تم تحديد عدد قليل فقط من علامات توطين البروتينات المستهدفة للميتوكوندريا. لمعالجة هذه القيود، نستفيد من مُشفِّر التباين (Variational Autoencoder) لتصميم سلاسل استهداف جديدة للميتوكوندريا. يكشف التحليل الحاسوبي أن نسبة كبيرة من الببتيدات المولدة (90.14%) تعمل وتتمتع بخصائص مهمة لاستهداف الميتوكوندريا. نحدد الببتيدات الاصطناعية في أربعة كائنات حقيقية النواة، ونقدم كدليل مبدئي على فائدتها في زيادة تركيز حمض البروبونيك 3-هيدروكسي (3-hydroxypropionic acid) من خلال تقسيم المسار البيولوجي وتحسين تسليم إنزيم سنتزاز 5-أمينوليوفولات بمعدل 1.62 مرة و4.76 مرة على التوالي. بالإضافة إلى ذلك، نستخدم الاستيفاء في الفضاء الكامن لإلقاء الضوء على أصول تطور السلاسل ذات الاستهداف المزدوج. بشكل عام، تظهر دراستنا إمكانات الذكاء الاصطناعي الجينراتيفي (generative artificial intelligence) لكلٍ من البحث الأساسي والتطبيقات العملية في بيولوجيا الميتوكوندريا.