論文の概要: Contrastive Multiview Coding for Enzyme-Substrate Interaction Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09467v1
- Date: Thu, 18 Nov 2021 01:18:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-19 15:12:15.479570
- Title: Contrastive Multiview Coding for Enzyme-Substrate Interaction Prediction
- Title(参考訳): 酵素-基質相互作用予測のためのコントラストマルチビュー符号化
- Authors: Apurva Kalia (1), Dilip Krishnan (2), Soha Hassoun (1) ((1) Tufts
University, (2) Google Research)
- Abstract要約: 本稿では,この問題にContrastive Multiview Codingを適用し,予測性能を向上させるための新しい手法を提案する。
反応データの複数ビューの一致性は予測性能の向上に有効であることを示す。
- 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: Characterizing Enzyme function is an important requirement for predicting
Enzyme-Substrate interactions. In this paper, we present a novel approach of
applying Contrastive Multiview Coding to this problem to improve the
performance of prediction. We present a method to leverage auxiliary data from
an Enzymatic database like KEGG to learn the mutual information present in
multiple views of enzyme-substrate reactions. We show that congruency in the
multiple views of the reaction data can be used to improve prediction
performance.
- Abstract(参考訳): 酵素機能の特徴付けは、酵素-基質相互作用を予測する上で重要な要件である。
本稿では,この問題にContrastive Multiview Codingを適用し,予測性能を向上させるための新しい手法を提案する。
KEGGのような酵素データベースからの補助的データを利用して、酵素-基質反応の複数ビューに存在する相互情報を学習する手法を提案する。
反応データの複数ビューの一致性は予測性能の向上に有効であることを示す。
関連論文リスト
- Generative Enzyme Design Guided by Functionally Important Sites and Small-Molecule Substrates [16.5169461287914]
本稿では,酵素をすべての官能基にまたがって設計する統一モデルを学ぶためのアプローチであるEnzyGenを提案する。
我々のキーとなるアイデアは、酵素のアミノ酸配列とその3D座標を、所望の触媒機能に対応する機能的に重要な部位と基質に基づいて生成することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-13T21:48:48Z) - MMOE: Mixture of Multimodal Interaction Experts [115.20477067767399]
MMOEはマルチモーダルインタラクションの専門家の混在を指す。
本手法は, ラベルのないマルチモーダルデータセットから, 対話タイプによって自動的にデータポイントを分類し, それぞれのインタラクションに特化モデルを用いる。
実験結果から,本手法は,これらの課題のあるインタラクションのパフォーマンスを10%以上向上させ,皮肉な予測などのタスクに対して全体の2%向上をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T05:31:21Z) - A Supervised Machine Learning Approach for Sequence Based
Protein-protein Interaction (PPI) Prediction [4.916874464940376]
計算タンパク質間相互作用(PPI)予測技術は、時間、コスト、偽陽性相互作用の低減に大きく貢献する。
提案したソリューションをSeqPIPコンペティションの結果とともに紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-23T18:27:25Z) - Improved Drug-target Interaction Prediction with Intermolecular Graph
Transformer [98.8319016075089]
本稿では,3方向トランスフォーマーアーキテクチャを用いて分子間情報をモデル化する手法を提案する。
分子間グラフ変換器(IGT)は、それぞれ、結合活性と結合ポーズ予測の2番目のベストに対して、最先端のアプローチを9.1%と20.5%で上回っている。
IGTはSARS-CoV-2に対して有望な薬物スクリーニング能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-14T13:28:02Z) - Learning Unknown from Correlations: Graph Neural Network for
Inter-novel-protein Interaction Prediction [7.860159889216291]
既存のメソッドは、見えないデータセットでテストすると、パフォーマンスが大幅に低下します。
本稿では,タンパク質間相互作用予測のためのグラフニューラルネットワーク(GNN-PPI)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-14T08:42:55Z) - Revisiting The Evaluation of Class Activation Mapping for
Explainability: A Novel Metric and Experimental Analysis [54.94682858474711]
クラスアクティベーションマッピング(cam)アプローチは、アクティベーションマップの平均を重み付けすることで、効果的な可視化を提供する。
説明マップを定量化するための新しいメトリクスセットを提案し、より効果的な方法を示し、アプローチ間の比較を簡素化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-20T21:34:24Z) - Improving Attention Mechanism with Query-Value Interaction [92.67156911466397]
本稿では,問合せ対応の注目値を学習可能な問合せ-値相互作用関数を提案する。
我々のアプローチは、多くの注意に基づくモデルの性能を一貫して改善することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T05:12:52Z) - Deep Learning of High-Order Interactions for Protein Interface
Prediction [58.164371994210406]
本稿では,タンパク質界面の予測を2次元密度予測問題として定式化する。
タンパク質をグラフとして表現し、グラフニューラルネットワークを用いてノードの特徴を学習する。
我々は高次対相互作用を組み込んで、異なる対相互作用を含む3次元テンソルを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-18T05:39:35Z) - How does this interaction affect me? Interpretable attribution for
feature interactions [19.979889568380464]
我々はArchipelagoと呼ばれる相互作用属性と検出フレームワークを提案する。
標準アノテーションラベルを用いた実験により,本手法は同等の手法よりもはるかに解釈可能な説明を提供することが示された。
また、ディープニューラルネットワークに新たな洞察を与えるアプローチの視覚化も提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T05:14:24Z) - Self-Attention Attribution: Interpreting Information Interactions Inside
Transformer [89.21584915290319]
本稿では,トランスフォーマー内の情報相互作用を解釈する自己帰属属性法を提案する。
本研究は,BERT に対する非目標攻撃の実装において,その属性を敵対パターンとして用いることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T14:58:22Z) - Enzyme promiscuity prediction using hierarchy-informed multi-label
classification [6.6828647808002595]
本稿では,983個の異なる酵素が問合せ分子と相互作用しうるかを予測するための機械学習モデルを提案し,評価する。
いくつかの相互作用は自然選択に起因し、酵素の天然基質を含む。
しかし、相互作用の大部分は非天然基質を含んでおり、プロミスキュラスな酵素活性を反映している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-18T01:39:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。