論文の概要: Protein Structure Representation Learning by Geometric Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06125v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 17:52:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 13:55:04.897754
• Title: Protein Structure Representation Learning by Geometric Pretraining
• Title（参考訳）: 幾何学的事前学習によるタンパク質構造表現学習
• Authors: Zuobai Zhang, Minghao Xu, Arian Jamasb, Vijil Chenthamarakshan, Aurelie Lozano, Payel Das, Jian Tang
• Abstract要約: 既存のアプローチは通常、多くの未ラベルアミノ酸配列で事前訓練されたタンパク質言語モデルである。 まず,タンパク質の幾何学的特徴を学習するための単純かつ効果的なエンコーダを提案する。 関数予測と折り畳み分類の両タスクの実験結果から,提案した事前学習法は,より少ないデータを用いた最先端のシーケンスベース手法と同等あるいは同等であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.723095456631906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning effective protein representations is critical in a variety of tasks in biology such as predicting protein function or structure. Existing approaches usually pretrain protein language models on a large number of unlabeled amino acid sequences and then finetune the models with some labeled data in downstream tasks. Despite the effectiveness of sequence-based approaches, the power of pretraining on smaller numbers of known protein structures has not been explored for protein property prediction, though protein structures are known to be determinants of protein function. We first present a simple yet effective encoder to learn protein geometry features. We pretrain the protein graph encoder by leveraging multiview contrastive learning and different self-prediction tasks. Experimental results on both function prediction and fold classification tasks show that our proposed pretraining methods outperform or are on par with the state-of-the-art sequence-based methods using much less data. All codes and models will be published upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 効果的なタンパク質表現の学習は、タンパク質の機能や構造を予測するといった生物学の様々なタスクにおいて重要である。 既存のアプローチは通常、多くの未ラベルアミノ酸配列でタンパク質言語モデルを事前訓練し、下流のタスクでラベル付きデータでモデルを微調整する。 配列に基づくアプローチの有効性にもかかわらず、タンパク質機能の決定因子であることが知られているが、タンパク質特性予測のために、既知のタンパク質構造を少ない数で事前訓練する能力は研究されていない。 まず,タンパク質の幾何学的特徴を学習するための単純かつ効果的なエンコーダを提案する。 我々は、マルチビューコントラスト学習と異なる自己予測タスクを活用して、タンパク質グラフエンコーダを事前訓練する。 関数予測と折り畳み分類の両タスクの実験結果から,提案した事前学習法は,より少ないデータを用いた最先端のシーケンスベース手法と同等あるいは同等であることがわかった。 すべてのコードとモデルは受け入れ次第公開される。

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