論文の概要: Unsupervised and Supervised Structure Learning for Protein Contact Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00133v1
• Date: Mon, 31 Aug 2020 22:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 07:02:58.195890
• Title: Unsupervised and Supervised Structure Learning for Protein Contact Prediction
• Title（参考訳）: タンパク質接触予測のための教師なし構造学習
• Authors: Siqi Sun
• Abstract要約: 本稿では, トポロジ制約付き教師なしグラフィカルモデルを用いて, 接触予測の確立方法について紹介する。 教師付き深層学習法を用いて、接触予測の精度をさらに高める方法について説明する。 本稿では,接触予測の新規性を測定するための多様性スコアと呼ばれるスコアリングシステムと,新しいスコアリングシステムに関して接触を予測するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.634916254630884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Protein contacts provide key information for the understanding of protein structure and function, and therefore contact prediction from sequences is an important problem. Recent research shows that some correctly predicted long-range contacts could help topology-level structure modeling. Thus, contact prediction and contact-assisted protein folding also proves the importance of this problem. In this thesis, I will briefly introduce the extant related work, then show how to establish the contact prediction through unsupervised graphical models with topology constraints. Further, I will explain how to use the supervised deep learning methods to further boost the accuracy of contact prediction. Finally, I will propose a scoring system called diversity score to measure the novelty of contact predictions, as well as an algorithm that predicts contacts with respect to the new scoring system.
• Abstract（参考訳）: タンパク質接触はタンパク質の構造と機能を理解する上で重要な情報を提供するため、配列からの接触予測は重要な問題である。 最近の研究は、幾らかの正確な長距離接触がトポロジーレベルの構造モデリングに役立つことを示唆している。 したがって、接触予測と接触支援タンパク質折り畳みもこの問題の重要性を証明している。 本論文では,既存の関連課題を簡潔に紹介し,トポロジー制約のある教師なしグラフィカルモデルによる接触予測の確立方法を示す。 さらに,教師付き深層学習法を用いて,接触予測の精度をさらに高める方法について説明する。 最後に、接触予測の新規性を測定するための多様性スコアと呼ばれるスコアリングシステムと、新しいスコアリングシステムに関して接触を予測するアルゴリズムを提案する。

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