Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpretable Structured Learning with Sparse Gated Sequence Encoder for Protein-Protein Interaction Prediction

論文の概要: Interpretable Structured Learning with Sparse Gated Sequence Encoder for Protein-Protein Interaction Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08514v1
Date: Fri, 16 Oct 2020 17:13:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-06 22:07:54.467418
Title: Interpretable Structured Learning with Sparse Gated Sequence Encoder for Protein-Protein Interaction Prediction
Title（参考訳）: スパースゲート配列エンコーダを用いたタンパク質間相互作用予測のための解釈可能な構造化学習
Authors: Kishan KC, Feng Cui, Anne Haake, Rui Li
Abstract要約: アミノ酸配列から情報表現を学習することでタンパク質-タンパク質相互作用(PPI)を予測することは、生物学において難しいが重要な問題である。我々は、シーケンスのみからPPIをモデル化し、予測するための新しいディープフレームワークを提案する。本モデルでは,シーケンスからコンテキスト化およびシーケンシャル情報を活用することによってシーケンス表現を学習するための双方向ゲート再帰ユニットを組み込んだ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9488233765621295
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Predicting protein-protein interactions (PPIs) by learning informative representations from amino acid sequences is a challenging yet important problem in biology. Although various deep learning models in Siamese architecture have been proposed to model PPIs from sequences, these methods are computationally expensive for a large number of PPIs due to the pairwise encoding process. Furthermore, these methods are difficult to interpret because of non-intuitive mappings from protein sequences to their sequence representation. To address these challenges, we present a novel deep framework to model and predict PPIs from sequence alone. Our model incorporates a bidirectional gated recurrent unit to learn sequence representations by leveraging contextualized and sequential information from sequences. We further employ a sparse regularization to model long-range dependencies between amino acids and to select important amino acids (protein motifs), thus enhancing interpretability. Besides, the novel design of the encoding process makes our model computationally efficient and scalable to an increasing number of interactions. Experimental results on up-to-date interaction datasets demonstrate that our model achieves superior performance compared to other state-of-the-art methods. Literature-based case studies illustrate the ability of our model to provide biological insights to interpret the predictions.
Abstract（参考訳）: アミノ酸配列から情報表現を学習することでタンパク質-タンパク質相互作用(PPI)を予測することは、生物学において難しいが重要な問題である。シームズアーキテクチャにおける様々なディープラーニングモデルは、シーケンスからPPIをモデル化するために提案されているが、これらの手法は、ペアエンコーディングプロセスにより、多くのPPIに対して計算コストがかかる。さらに、タンパク質配列から配列表現への非直感的マッピングのため、これらの手法の解釈は困難である。これらの課題に対処するため,我々はシーケンシャルからppisをモデル化し,予測するための新しい深層フレームワークを提案する。本モデルでは,双方向ゲートリカレントユニットを組み込んで,シーケンスからの文脈情報や逐次情報を活用し,シーケンス表現を学習する。さらに、アミノ酸間の長距離依存性をモデル化し、重要なアミノ酸(タンパク質モチーフ)を選択するためにスパース正規化を用い、解釈可能性を高める。さらに、符号化プロセスの新たな設計により、我々のモデルは計算効率が高く、より多くの対話にスケーラブルになる。最新のインタラクションデータセットによる実験結果から,本モデルが他の最先端手法と比較して優れた性能を発揮することが示された。文献に基づくケーススタディでは,モデルが予測を解釈するための生物学的洞察を提供する能力が示されている。

関連論文リスト

SeqProFT: Applying LoRA Finetuning for Sequence-only Protein Property Predictions [8.112057136324431]
本研究では,ESM-2モデルのエンド・ツー・エンドの微調整を行うためにLoRA法を用いる。下流ネットワークにマルチヘッドアテンション機構を統合して、シーケンス特徴とコンタクトマップ情報を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-18T12:40:39Z)
SFM-Protein: Integrative Co-evolutionary Pre-training for Advanced Protein Sequence Representation [97.99658944212675]
タンパク質基盤モデルのための新しい事前学習戦略を導入する。アミノ酸残基間の相互作用を強調し、短距離および長距離の共進化的特徴の抽出を強化する。大規模タンパク質配列データセットを用いて学習し,より優れた一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-31T15:22:03Z)
Semantically Rich Local Dataset Generation for Explainable AI in Genomics [0.716879432974126]
ゲノム配列に基づいて訓練されたブラックボックス深層学習モデルは、異なる遺伝子制御機構の結果を予測するのに優れている。本稿では、遺伝的プログラミングを用いて、その意味的多様性に寄与する配列の摂動を進化させることによりデータセットを生成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-03T10:31:30Z)
Co-modeling the Sequential and Graphical Routes for Peptide Representation Learning [67.66393016797181]
本稿では,表現の相互情報を強化するためのペプチド共モデリング手法RepConを提案する。 RepConは、正のサンプルペア間の表現の一貫性を高め、負のペア間の表現を撃退することを学ぶ。この結果から,コモデリング手法が独立モデルよりも優れていること,コモデリングフレームワーク下での他の手法よりもRepConの方が優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-04T16:58:25Z)
Efficient Prediction of Peptide Self-assembly through Sequential and Graphical Encoding [57.89530563948755]
この研究は、高度なディープラーニングモデルを用いたペプチドエンコーディングのベンチマーク分析を提供する。等電点や水和自由エネルギーなど、幅広いペプチド関連予測のガイドとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-17T00:43:33Z)
PIGNet2: A Versatile Deep Learning-based Protein-Ligand Interaction Prediction Model for Binding Affinity Scoring and Virtual Screening [0.0]
タンパク質-リガンド相互作用の予測(PLI)は、薬物発見において重要な役割を果たす。結合親和性を正確に評価し、効率的な仮想スクリーニングを行う汎用モデルの開発は依然として課題である。本稿では、物理インフォームドグラフニューラルネットワークと組み合わせて、新しいデータ拡張戦略を導入することにより、実現可能なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-03T14:46:49Z)
Predicting protein variants with equivariant graph neural networks [0.0]
我々は,同変グラフニューラルネットワーク(EGNN)と配列に基づくアプローチによる有望なアミノ酸変異の同定能力の比較を行った。提案する構造的アプローチは, より少ない分子で訓練しながら, 配列に基づくアプローチと競合する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-21T12:44:52Z)
Pre-training Co-evolutionary Protein Representation via A Pairwise Masked Language Model [93.9943278892735]
タンパク質配列表現学習の鍵となる問題は、配列中の残基間の共変量によって反映される共進化情報をキャプチャすることである。 Pairwise Masked Language Model (PMLM) と呼ばれる専用言語モデルによる事前学習により,この情報を直接キャプチャする新しい手法を提案する。提案手法は, 相互関係を効果的に把握し, ベースラインと比較して, 接触予測性能を最大9%向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-29T04:01:32Z)
Align-gram : Rethinking the Skip-gram Model for Protein Sequence Analysis [0.8733639720576208]
ベクトル空間において類似の$k$-mersを互いに近接してマッピングできる新しい埋め込みスキームAlign-gramを提案する。 DeepGoPlusのシンプルなベースラインLSTMモデルと非常に複雑なCNNモデルを用いた実験は、タンパク質配列解析のための様々なタイプのディープラーニングアプリケーションを実行する上で、Align-gramの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-06T17:04:17Z)
Deep Learning of High-Order Interactions for Protein Interface Prediction [58.164371994210406]
本稿では,タンパク質界面の予測を2次元密度予測問題として定式化する。タンパク質をグラフとして表現し、グラフニューラルネットワークを用いてノードの特徴を学習する。我々は高次対相互作用を組み込んで、異なる対相互作用を含む3次元テンソルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-18T05:39:35Z)
A Trainable Optimal Transport Embedding for Feature Aggregation and its Relationship to Attention [96.77554122595578]
固定サイズのパラメータ化表現を導入し、与えられた入力セットから、そのセットとトレーニング可能な参照の間の最適な輸送計画に従って要素を埋め込み、集約する。我々のアプローチは大規模なデータセットにスケールし、参照のエンドツーエンドのトレーニングを可能にすると同時に、計算コストの少ない単純な教師なし学習メカニズムも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-22T08:35:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。