論文の概要: Using Genetic Programming to Predict and Optimize Protein Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04039v2
• Date: Wed, 23 Feb 2022 00:32:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 09:05:08.941955
• Title: Using Genetic Programming to Predict and Optimize Protein Function
• Title（参考訳）: 遺伝子プログラミングによるタンパク質機能の予測と最適化
• Authors: Iliya Miralavy, Alexander Bricco, Assaf Gilad and Wolfgang Banzhaf
• Abstract要約: 我々は,進化的手法に基づく遺伝的プログラミングツールPOETを提案し,方向性進化におけるスクリーニングと変異原性を高める。 概念実証として, 化学交換飽和移動機構によって検出されたMRIコントラストを生成するペプチドを用いる。 以上の結果から,POETのような計算モデリングツールは,従来よりも400%優れた機能性を持つペプチドを見つけるのに有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.25258357832584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Protein engineers conventionally use tools such as Directed Evolution to find new proteins with better functionalities and traits. More recently, computational techniques and especially machine learning approaches have been recruited to assist Directed Evolution, showing promising results. In this paper, we propose POET, a computational Genetic Programming tool based on evolutionary computation methods to enhance screening and mutagenesis in Directed Evolution and help protein engineers to find proteins that have better functionality. As a proof-of-concept we use peptides that generate MRI contrast detected by the Chemical Exchange Saturation Transfer contrast mechanism. The evolutionary methods used in POET are described, and the performance of POET in different epochs of our experiments with Chemical Exchange Saturation Transfer contrast are studied. Our results indicate that a computational modelling tool like POET can help to find peptides with 400% better functionality than used before.
• Abstract（参考訳）: タンパク質エンジニアは、従来より優れた機能と特性を持つ新しいタンパク質を見つけるために進化の指示のようなツールを使う。 最近では、Directed Evolutionを支援するために計算技術、特に機械学習アプローチが採用され、有望な結果を示している。 本稿では,進化過程におけるスクリーニングと変異原性を高めるための進化的計算法に基づく計算遺伝プログラミングツールPOETを提案し,タンパク質工学者が優れた機能を持つタンパク質を見つけるのを助ける。 概念実証として, 化学交換飽和変換コントラスト機構によって検出されたMRIコントラストを生成するペプチドを用いる。 化学交換飽和移動コントラストを用いた実験において,POETの進化的手法について述べ,その特性について検討した。 以上の結果から,POETのような計算モデリングツールは,従来よりも400%優れた機能性を持つペプチドを見つけるのに有効であることが示唆された。

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