論文の概要: Deep Learning in Protein Structural Modeling and Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08383v1
• Date: Thu, 16 Jul 2020 14:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 00:10:25.576466
• Title: Deep Learning in Protein Structural Modeling and Design
• Title（参考訳）: タンパク質構造モデリングと設計における深層学習
• Authors: Wenhao Gao, Sai Pooja Mahajan, Jeremias Sulam, and Jeffrey J. Gray
• Abstract要約: ディープラーニングは、ビッグデータ、アクセシブルツールキット、強力な計算リソースによって刺激される科学的革命を触媒している。 タンパク質構造モデリングは、生物学的システムを分子レベルで理解し、設計するために重要である。 このレビューは、計算生物学者がタンパク質モデリングに適用される深層学習法に精通するのを助けることを目的としており、コンピュータ科学者は深層学習技術から恩恵を受ける可能性のある生物学的に有意義な問題を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.282267356230666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning is catalyzing a scientific revolution fueled by big data, accessible toolkits, and powerful computational resources, impacting many fields including protein structural modeling. Protein structural modeling, such as predicting structure from amino acid sequence and evolutionary information, designing proteins toward desirable functionality, or predicting properties or behavior of a protein, is critical to understand and engineer biological systems at the molecular level. In this review, we summarize the recent advances in applying deep learning techniques to tackle problems in protein structural modeling and design. We dissect the emerging approaches using deep learning techniques for protein structural modeling, and discuss advances and challenges that must be addressed. We argue for the central importance of structure, following the "sequence -> structure -> function" paradigm. This review is directed to help both computational biologists to gain familiarity with the deep learning methods applied in protein modeling, and computer scientists to gain perspective on the biologically meaningful problems that may benefit from deep learning techniques.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、ビッグデータ、アクセス可能なツールキット、強力な計算資源によって刺激される科学的革命を触媒し、タンパク質構造モデリングを含む多くの分野に影響を与える。 アミノ酸配列や進化情報からの構造予測、望ましい機能へのタンパク質の設計、タンパク質の性質や挙動の予測などのタンパク質構造モデリングは、分子レベルでの生物学的システムの理解と設計に不可欠である。 本稿では,タンパク質構造モデリングと設計の課題に対処する深層学習技術の最近の進歩を概説する。 タンパク質構造モデリングの深層学習技術を用いて新しいアプローチを解明し、対処すべき進歩と課題について議論する。 我々は「シーケンス ->構造 ->機能」パラダイムに従って、構造の中心的な重要性を論じる。 このレビューは、計算生物学者がタンパク質モデリングに適用される深層学習手法に親しみやすくするためと、深層学習技術から恩恵を受ける生物学的に有意義な問題に対する視点を得るためのコンピュータ科学者の両方の支援を目的としている。

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