論文の概要: Simple End-to-end Deep Learning Model for CDR-H3 Loop Structure Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10656v1
• Date: Sat, 20 Nov 2021 18:55:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-24 11:57:46.808252
• Title: Simple End-to-end Deep Learning Model for CDR-H3 Loop Structure Prediction
• Title（参考訳）: CDR-H3ループ構造予測のための簡易エンドツーエンドディープラーニングモデル
• Authors: Natalia Zenkova, Ekaterina Sedykh, Tatiana Shugaeva, Vladislav Strashko, Timofei Ermak, Aleksei Shpilman
• Abstract要約: 本稿では,CDR H3のループ構造を,最先端の手法と同等に予測するエンド・ツー・エンドモデルを提案する。 また、一般的に使われているRosetaAntibodyベンチマークによって、データリークにつながる問題も提起します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting a structure of an antibody from its sequence is important since it allows for a better design process of synthetic antibodies that play a vital role in the health industry. Most of the structure of an antibody is conservative. The most variable and hard-to-predict part is the {\it third complementarity-determining region of the antibody heavy chain} (CDR H3). Lately, deep learning has been employed to solve the task of CDR H3 prediction. However, current state-of-the-art methods are not end-to-end, but rather they output inter-residue distances and orientations to the RosettaAntibody package that uses this additional information alongside statistical and physics-based methods to predict the 3D structure. This does not allow a fast screening process and, therefore, inhibits the development of targeted synthetic antibodies. In this work, we present an end-to-end model to predict CDR H3 loop structure, that performs on par with state-of-the-art methods in terms of accuracy but an order of magnitude faster. We also raise an issue with a commonly used RosettaAntibody benchmark that leads to data leaks, i.e., the presence of identical sequences in the train and test datasets.
• Abstract（参考訳）: 抗体の構造をその配列から予測することは、健康産業において重要な役割を果たす合成抗体の設計プロセスを改善するために重要である。 抗体の構造のほとんどは保守的である。 最も可変で予測が難しい部分は、抗体重鎖の3番目の相補性決定領域(CDR H3)である。 近年,CDR H3予測の課題を解決するためにディープラーニングが採用されている。 しかし、現在の最先端の手法はエンドツーエンドではなく、3d構造の予測に統計学的および物理学的手法とともにこの追加情報を使用するrosettaantibodyパッケージに、residue間距離と向きを出力している。 これにより高速なスクリーニングは不可能であり、そのため標的となる合成抗体の開発を阻害する。 本研究では,cdr h3ループ構造を予測するためのエンド・ツー・エンドモデルを提案する。 また、一般的なRosettaAntibodyベンチマークでは、データリーク、すなわち、列車とテストデータセットに同じシーケンスが存在するという問題も提起しています。

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