論文の概要: TERMinator: A Neural Framework for Structure-Based Protein Design using Tertiary Repeating Motifs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13048v1
• Date: Wed, 27 Apr 2022 16:42:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-28 16:20:24.780537
• Title: TERMinator: A Neural Framework for Structure-Based Protein Design using Tertiary Repeating Motifs
• Title（参考訳）: TERMinator:第三次反復モチーフを用いた構造ベースタンパク質設計のためのニューラルネットワークフレームワーク
• Authors: Alex J. Li, Vikram Sundar, Gevorg Grigoryan, Amy E. Keating
• Abstract要約: バックボーン座標に基づく最近のニューラルグラフベースモデルは、ネイティブシーケンス回復タスクにおいて例外的なパフォーマンスを示す。 第3次モチーフ(TERM)を用いたタンパク質配列のモデリングのための統計的枠組みも,タンパク質設計タスクにおいて優れた性能を示した。 我々のグラフベースのアーキテクチャであるTERMinatorは、TERMベースの座標ベースの情報を組み込んで、シーケンス空間上でPottsモデルを出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational protein design has the potential to deliver novel molecular structures, binders, and catalysts for myriad applications. Recent neural graph-based models that use backbone coordinate-derived features show exceptional performance on native sequence recovery tasks and are promising frameworks for design. A statistical framework for modeling protein sequence landscapes using Tertiary Motifs (TERMs), compact units of recurring structure in proteins, has also demonstrated good performance on protein design tasks. In this work, we investigate the use of TERM-derived data as features in neural protein design frameworks. Our graph-based architecture, TERMinator, incorporates TERM-based and coordinate-based information and outputs a Potts model over sequence space. TERMinator outperforms state-of-the-art models on native sequence recovery tasks, suggesting that utilizing TERM-based and coordinate-based features together is beneficial for protein design.
• Abstract（参考訳）: 計算タンパク質の設計は、新しい分子構造、バインダー、触媒を無数の用途にもたらす可能性がある。 バックボーン座標に基づく最近のニューラルグラフベースモデルは、ネイティブシーケンス回復タスクにおいて例外的なパフォーマンスを示し、設計に有望なフレームワークである。 第3次モチーフ(TERM)を用いたタンパク質配列のモデリングのための統計的枠組みは、タンパク質の繰り返し構造のコンパクトな単位であり、タンパク質設計タスクにおいて優れた性能を示した。 本研究では, TERM由来のデータを用いた神経タンパク質設計フレームワークの特徴について検討する。 我々のグラフベースアーキテクチャであるTERMinatorは、TERMベースおよび座標ベース情報を組み込んで、シーケンス空間上でPottsモデルを出力する。 TERMinatorは、ネイティブシークエンスリカバリタスクの最先端モデルよりも優れており、TERMベースの機能と座標ベースの機能を併用することは、タンパク質設計に有用である。

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