論文の概要: Intrinsic-Extrinsic Convolution and Pooling for Learning on 3D Protein Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06252v2
• Date: Mon, 19 Apr 2021 17:27:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 23:30:48.396248
• Title: Intrinsic-Extrinsic Convolution and Pooling for Learning on 3D Protein Structures
• Title（参考訳）: 3dタンパク質構造学習のための内在的外部畳み込みとプール化
• Authors: Pedro Hermosilla, Marco Sch\"afer, Mat\v{e}j Lang, Gloria Fackelmann, Pere Pau V\'azquez, Barbora Kozl\'ikov\'a, Michael Krone, Tobias Ritschel, Timo Ropinski
• Abstract要約: 大規模タンパク質データの深部3次元解析を可能にする2つの新しい学習操作を提案する。 まず、内在的(タンパク質の折り畳みの下での不変)と外因的(結合下での不変)の両方を考慮する新しい畳み込み演算子を導入する。 第2に、階層的なプーリング演算子を導入し、タンパク質がアミノ酸の有限組の再結合であるという事実を活用することにより、マルチスケールのタンパク質分析を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.961218808251076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Proteins perform a large variety of functions in living organisms, thus playing a key role in biology. As of now, available learning algorithms to process protein data do not consider several particularities of such data and/or do not scale well for large protein conformations. To fill this gap, we propose two new learning operations enabling deep 3D analysis of large-scale protein data. First, we introduce a novel convolution operator which considers both, the intrinsic (invariant under protein folding) as well as extrinsic (invariant under bonding) structure, by using $n$-D convolutions defined on both the Euclidean distance, as well as multiple geodesic distances between atoms in a multi-graph. Second, we enable a multi-scale protein analysis by introducing hierarchical pooling operators, exploiting the fact that proteins are a recombination of a finite set of amino acids, which can be pooled using shared pooling matrices. Lastly, we evaluate the accuracy of our algorithms on several large-scale data sets for common protein analysis tasks, where we outperform state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: タンパク質は生物において様々な機能を果たすため、生物学において重要な役割を果たす。 現在、タンパク質データを処理するための利用可能な学習アルゴリズムは、そのようなデータのいくつかの特異性を考慮せず、大きなタンパク質のコンフォメーションのためにスケールしない。 このギャップを埋めるために,大規模タンパク質データの深部3次元解析を可能にする2つの新しい学習操作を提案する。 まず、ユークリッド距離と多グラフ中の原子間の複数の測地線距離の両方で定義されるn$-d畳み込みを用いて、内在的(タンパク質折り畳み下で不変)構造と外在的(結合下で不変)構造の両方を考える新しい畳み込み演算子を導入する。 第2に,階層的プーリング演算子を導入することで,タンパク質が有限個のアミノ酸の組換えであり,共有プーリング行列を用いてプールできるという事実を生かして,マルチスケールなタンパク質解析を可能にする。 最後に,タンパク質解析タスクのための大規模データセットを用いて,アルゴリズムの精度を評価する。

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