論文の概要: AI challenges for predicting the impact of mutations on protein stability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04208v1
• Date: Mon, 8 Nov 2021 00:10:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 03:09:30.070059
• Title: AI challenges for predicting the impact of mutations on protein stability
• Title（参考訳）: 突然変異がタンパク質の安定性に与える影響を予測するAIの課題
• Authors: Fabrizio Pucci, Martin Schwersensky, Marianne Rooman
• Abstract要約: 多くの研究は、タンパク質の安定性に対する変異の影響を予測する新しいより効果的な方法の構築に費やされている。 独立テストセットで推定した特徴,アルゴリズム,計算効率,精度について考察する。 予測器の精度は15年以上にわたって約1 kcal/molで停滞していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stability is a key ingredient of protein fitness and its modification through targeted mutations has applications in various fields such as protein engineering, drug design and deleterious variant interpretation. Many studies have been devoted over the past decades to building new, more effective methods for predicting the impact of mutations on protein stability, based on the latest developments in artificial intelligence (AI). We discuss their features, algorithms, computational efficiency, and accuracy estimated on an independent test set. We focus on a critical analysis of their limitations, the recurrent biases towards the training set, their generalizability and interpretability. We found that the accuracy of the predictors has stagnated at around 1 kcal/mol for over 15 years. We conclude by discussing the challenges that need to be addressed to reach improved performance.
• Abstract（参考訳）: 安定性はタンパク質適合性の重要な要素であり、標的突然変異による改変は、タンパク質工学、薬物設計、有害変異解釈などの様々な分野に応用されている。 過去数十年にわたり、人工知能(AI)の最新の発展に基づいて、突然変異がタンパク質の安定性に与える影響を予測する、より効果的な方法を構築するために、多くの研究が費やされてきた。 独立テストセットで推定した特徴,アルゴリズム,計算効率,精度について考察する。 我々は,それらの限界,トレーニングセットに対する繰り返しバイアス,一般化可能性,解釈可能性の批判的分析に焦点をあてる。 予測器の精度は15年以上にわたって約1 kcal/molで低下していた。 パフォーマンス向上のために対処すべき課題を議論することで、私たちは結論付けます。

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