Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mimetic Neural Networks: A unified framework for Protein Design and Folding

論文の概要: Mimetic Neural Networks: A unified framework for Protein Design and Folding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03881v1
Date: Sun, 7 Feb 2021 18:53:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-09 15:48:19.675436
Title: Mimetic Neural Networks: A unified framework for Protein Design and Folding
Title（参考訳）: Mimetic Neural Networks: タンパク質設計と折り畳みのための統合フレームワーク
Authors: Moshe Eliasof, Tue Boesen, Eldad Haber, Chen Keasar, Eran Treister
Abstract要約: 我々は新しいグラフミメティックニューラルネットワークMimNetを導入し、タンデムの構造と設計の問題を解決する可逆的アーキテクチャを構築することができることを示す。タンパク質の折り畳みに関する最近のアーキテクチャを考えると,タンパク質の集合を用いて,タンパク質設計における技術結果の状態を改善することができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.210871872870735
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advancements in machine learning techniques for protein folding motivate better results in its inverse problem -- protein design. In this work we introduce a new graph mimetic neural network, MimNet, and show that it is possible to build a reversible architecture that solves the structure and design problems in tandem, allowing to improve protein design when the structure is better estimated. We use the ProteinNet data set and show that the state of the art results in protein design can be improved, given recent architectures for protein folding.
Abstract（参考訳）: タンパク質フォールディングのための機械学習技術の最近の進歩は、その逆問題であるタンパク質設計のより良い結果をもたらす。本稿では,新しいグラフマイメティックニューラルネットワークであるmimnetを導入し,構造と設計問題をタンデムで解決する可逆的なアーキテクチャを構築することが可能であることを示し,構造がより良く見積もられた場合のタンパク質設計の改善を可能にする。タンパク質の折りたたみ構造を考えると,我々はproteinnetデータセットを用いて,タンパク質設計における技術結果が改善可能であることを示す。

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