論文の概要: DeepFoldit -- A Deep Reinforcement Learning Neural Network Folding Proteins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03442v1
• Date: Wed, 28 Oct 2020 16:05:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 06:21:38.744091
• Title: DeepFoldit -- A Deep Reinforcement Learning Neural Network Folding Proteins
• Title（参考訳）: DeepFoldit - タンパク質を折り畳むディープ強化学習ニューラルネットワーク
• Authors: Dimitra N. Panou and Martin Reczko
• Abstract要約: 私たちはDeepFolditと呼ばれるディープ強化ニューラルネットワークをトレーニングし、タンパク質の展開に割り当てられたスコアを改善しました。 提案手法は,Folditの直感的なユーザインタフェースと深層強化学習の効率性を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite considerable progress, ab initio protein structure prediction remains suboptimal. A crowdsourcing approach is the online puzzle video game Foldit, that provided several useful results that matched or even outperformed algorithmically computed solutions. Using Foldit, the WeFold crowd had several successful participations in the Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction. Based on the recent Foldit standalone version, we trained a deep reinforcement neural network called DeepFoldit to improve the score assigned to an unfolded protein, using the Q-learning method with experience replay. This paper is focused on model improvement through hyperparameter tuning. We examined various implementations by examining different model architectures and changing hyperparameter values to improve the accuracy of the model. The new model hyper-parameters also improved its ability to generalize. Initial results, from the latest implementation, show that given a set of small unfolded training proteins, DeepFoldit learns action sequences that improve the score both on the training set and on novel test proteins. Our approach combines the intuitive user interface of Foldit with the efficiency of deep reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: かなりの進歩にもかかわらず、ab initioタンパク質の構造予測は最適でないままである。 クラウドソーシングのアプローチはオンラインパズルゲームfolditで、アルゴリズムによって計算されたソリューションとマッチするか、あるいは上回る結果を提供する。 foldit を用いて、wefold 群集はタンパク質構造予測手法の批判的評価にいくつかの成功をおさめた。 先日のfolditスタンドアロンバージョンに基づいて,deepfolditと呼ばれる深層強化ニューラルネットワークをトレーニングし,経験リプレイを用いたq-learning法を用いて,展開したタンパク質に割り当てられたスコアを改善した。 本稿ではハイパーパラメータチューニングによるモデル改善に着目する。 モデルの精度を向上させるために,異なるモデルアーキテクチャを検証し,ハイパーパラメータ値を変更することで,様々な実装について検討した。 新しいモデルであるハイパーパラメーターもその一般化能力を改善した。 最新の実装からの最初の結果は、小さな展開されたトレーニングタンパク質が与えられたとき、DeepFolditはトレーニングセットと新しいテストタンパク質の両方でスコアを改善するアクションシーケンスを学習することを示している。 このアプローチでは, foldit の直感的なユーザインターフェースと深層強化学習の効率を組み合わせる。

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