論文の概要: Leveraging Sequence Embedding and Convolutional Neural Network for
Protein Function Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00344v1
- Date: Wed, 1 Dec 2021 08:31:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-02 13:57:15.352835
- Title: Leveraging Sequence Embedding and Convolutional Neural Network for
Protein Function Prediction
- Title(参考訳): タンパク質機能予測のための待ち行列埋め込みと畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Wei-Cheng Tseng, Po-Han Chi, Jia-Hua Wu, Min Sun
- Abstract要約: タンパク質機能予測の主な課題は、大きなラベル空間とラベル付きトレーニングデータの欠如である。
これらの課題を克服するために、教師なしシーケンス埋め込みと深部畳み込みニューラルネットワークの成功を活用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.212743275697825
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The capability of accurate prediction of protein functions and properties is
essential in the biotechnology industry, e.g. drug development and artificial
protein synthesis, etc. The main challenges of protein function prediction are
the large label space and the lack of labeled training data. Our method
leverages unsupervised sequence embedding and the success of deep convolutional
neural network to overcome these challenges. In contrast, most of the existing
methods delete the rare protein functions to reduce the label space.
Furthermore, some existing methods require additional bio-information (e.g.,
the 3-dimensional structure of the proteins) which is difficult to be
determined in biochemical experiments. Our proposed method significantly
outperforms the other methods on the publicly available benchmark using only
protein sequences as input. This allows the process of identifying protein
functions to be sped up.
- Abstract(参考訳): タンパク質の機能や特性を正確に予測する能力は、医薬品開発や人工タンパク質合成など、バイオテクノロジー産業において不可欠である。
タンパク質機能予測の主な課題は、大きなラベル空間とラベル付きトレーニングデータの欠如である。
これらの課題を克服するために、教師なしシーケンス埋め込みと深部畳み込みニューラルネットワークの成功を活用する。
対照的に、既存の手法のほとんどはラベル空間を減らすためにレアタンパク質の機能を削除する。
さらに、いくつかの既存の方法は、生化学的実験で決定が難しい追加の生体情報(タンパク質の3次元構造など)を必要とする。
提案手法は,タンパク質配列のみを入力として,公開ベンチマークの他の手法を著しく上回っている。
これにより、タンパク質の機能を特定するプロセスが加速される。
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