論文の概要: Protein model quality assessment using rotation-equivariant, hierarchical neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13557v1
• Date: Fri, 27 Nov 2020 05:03:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 02:48:41.395277
• Title: Protein model quality assessment using rotation-equivariant, hierarchical neural networks
• Title（参考訳）: 回転等価階層型ニューラルネットワークを用いたタンパク質モデル品質評価
• Authors: Stephan Eismann, Patricia Suriana, Bowen Jing, Raphael J.L. Townshend, Ron O. Dror
• Abstract要約: 本稿では,タンパク質モデルの品質を評価するための新しい深層学習手法を提案する。 提案手法は,最近のCASPラウンドに投入されたタンパク質モデルを評価することによって,最先端の成果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.373439916313018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Proteins are miniature machines whose function depends on their three-dimensional (3D) structure. Determining this structure computationally remains an unsolved grand challenge. A major bottleneck involves selecting the most accurate structural model among a large pool of candidates, a task addressed in model quality assessment. Here, we present a novel deep learning approach to assess the quality of a protein model. Our network builds on a point-based representation of the atomic structure and rotation-equivariant convolutions at different levels of structural resolution. These combined aspects allow the network to learn end-to-end from entire protein structures. Our method achieves state-of-the-art results in scoring protein models submitted to recent rounds of CASP, a blind prediction community experiment. Particularly striking is that our method does not use physics-inspired energy terms and does not rely on the availability of additional information (beyond the atomic structure of the individual protein model), such as sequence alignments of multiple proteins.
• Abstract（参考訳）: タンパク質は三次元(3d)構造に依存するミニチュアマシンである。 この構造を計算的に決定することは未解決の大きな課題である。 主なボトルネックは、モデル品質評価の課題である、候補の大きなプールの中で最も正確な構造モデルを選択することである。 本稿では,タンパク質モデルの品質を評価するための新しい深層学習手法を提案する。 我々のネットワークは、異なるレベルの構造解像度で原子構造と回転同変の畳み込みをポイントベースで表現する。 これらの組み合わせにより、ネットワークはタンパク質構造全体からエンドツーエンドを学べる。 近年のCASP(盲目予測コミュニティ実験)におけるタンパク質モデルの評価結果について報告する。 特に注目すべきは、我々の手法は物理に着想を得たエネルギー用語を使用しず、複数のタンパク質の配列アライメントのような追加情報(個々のタンパク質モデルの原子構造以外の)を利用できないことである。

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