Fugu-MT 論文翻訳(概要): Protein Folding Neural Networks Are Not Robust

論文の概要: Protein Folding Neural Networks Are Not Robust

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04460v1
Date: Thu, 9 Sep 2021 17:57:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-10 13:59:12.724758
Title: Protein Folding Neural Networks Are Not Robust
Title（参考訳）: タンパク質折り畳みニューラルネットワークはロバストではない
Authors: Sumit Kumar Jha, Arvind Ramanathan, Rickard Ewetz, Alvaro Velasquez, Susmit Jha
Abstract要約: AlphaFoldやRosTTAFoldのようなディープニューラルネットワークは、タンパク質の極めて正確な構造を予測する。本稿では,RoseTTAFoldの精度が高いにもかかわらず,そのような堅牢性は示さないことを示す。敵性攻撃法を用いて、敵性タンパク質配列を生成するとともに、予測されたタンパク質構造におけるRMSDは、敵性摂動がBLOSUM62距離で20単位に制限されている場合、0.119rAから34.162rAの範囲であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.621671501134028
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep neural networks such as AlphaFold and RoseTTAFold predict remarkably accurate structures of proteins compared to other algorithmic approaches. It is known that biologically small perturbations in the protein sequence do not lead to drastic changes in the protein structure. In this paper, we demonstrate that RoseTTAFold does not exhibit such a robustness despite its high accuracy, and biologically small perturbations for some input sequences result in radically different predicted protein structures. This raises the challenge of detecting when these predicted protein structures cannot be trusted. We define the robustness measure for the predicted structure of a protein sequence to be the inverse of the root-mean-square distance (RMSD) in the predicted structure and the structure of its adversarially perturbed sequence. We use adversarial attack methods to create adversarial protein sequences, and show that the RMSD in the predicted protein structure ranges from 0.119\r{A} to 34.162\r{A} when the adversarial perturbations are bounded by 20 units in the BLOSUM62 distance. This demonstrates very high variance in the robustness measure of the predicted structures. We show that the magnitude of the correlation (0.917) between our robustness measure and the RMSD between the predicted structure and the ground truth is high, that is, the predictions with low robustness measure cannot be trusted. This is the first paper demonstrating the susceptibility of RoseTTAFold to adversarial attacks.
Abstract（参考訳）: AlphaFoldやRosTTAFoldのようなディープニューラルネットワークは、他のアルゴリズムのアプローチと比較して、タンパク質の極めて正確な構造を予測する。生物学的に小さなタンパク質配列の摂動は、タンパク質構造に劇的な変化をもたらすことが知られている。本稿では,RoseTTAFoldの精度は高く,いくつかの入力配列に対する生物学的に小さな摂動は,大きく異なるタンパク質構造をもたらすことを示した。これにより、予測されたタンパク質構造が信頼できないときの検出が困難になる。本研究では,タンパク質配列の予測構造を,予測構造における根平均2乗距離(RMSD)の逆数であり,その逆摂動配列の構造であることを示す。逆攻撃法を用いて逆タンパク質配列を作成し, 予測されたタンパク質構造のrmsdがブロム62距離で20単位に制限された場合, 0.119\r{a} から34.162\r{a} まで変化することを示した。これは予測された構造のロバスト性測度の非常に高い分散を示す。その結果,我々のロバスト性尺度と予測構造と基底真理とのrmsdとの相関の大きさ(0.917)は高いこと,すなわち,ロバスト性尺度の低い予測は信頼できないことがわかった。これはRoseTTAFoldの敵攻撃に対する感受性を示す最初の論文である。

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