論文の概要: ODBO: Bayesian Optimization with Search Space Prescreening for Directed Protein Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09548v2
• Date: Fri, 20 May 2022 13:52:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-23 11:04:07.194075
• Title: ODBO: Bayesian Optimization with Search Space Prescreening for Directed Protein Evolution
• Title（参考訳）: odbo: 検索空間によるタンパク質進化の事前スクリーニングによるベイズ最適化
• Authors: Lixue Cheng, Ziyi Yang, Benben Liao, Changyu Hsieh, Shengyu Zhang
• Abstract要約: タンパク質指向進化のための効率的で実験的な設計指向のクローズドループ最適化フレームワークを提案する。 ODBOは、新しい低次元タンパク質エンコーディング戦略と、外乱検出による検索空間事前スクリーニングによって強化されたベイズ最適化を組み合わせている。 本研究は, タンパク質指向進化実験を4回実施し, 興味のある変異を見出すためのフレームワークの能力を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.901071939281067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Directed evolution is a versatile technique in protein engineering that mimics the process of natural selection by iteratively alternating between mutagenesis and screening in order to search for sequences that optimize a given property of interest, such as catalytic activity and binding affinity to a specified target. However, the space of possible proteins is too large to search exhaustively in the laboratory, and functional proteins are scarce in the vast sequence space. Machine learning (ML) approaches can accelerate directed evolution by learning to map protein sequences to functions without building a detailed model of the underlying physics, chemistry and biological pathways. Despite the great potentials held by these ML methods, they encounter severe challenges in identifying the most suitable sequences for a targeted function. These failures can be attributed to the common practice of adopting a high-dimensional feature representation for protein sequences and inefficient search methods. To address these issues, we propose an efficient, experimental design-oriented closed-loop optimization framework for protein directed evolution, termed ODBO, which employs a combination of novel low-dimensional protein encoding strategy and Bayesian optimization enhanced with search space prescreening via outlier detection. We further design an initial sample selection strategy to minimize the number of experimental samples for training ML models. We conduct and report four protein directed evolution experiments that substantiate the capability of the proposed framework for finding of the variants with properties of interest. We expect the ODBO framework to greatly reduce the experimental cost and time cost of directed evolution, and can be further generalized as a powerful tool for adaptive experimental design in a broader context.
• Abstract（参考訳）: ダイレクト進化(Directed Evolution)は、タンパク質工学において、触媒活性や特定の標的への親和性などの特定の性質を最適化する配列を探索するために、変異原性とスクリーニングを反復的に交互に交互に交互に行うことによって、自然選択の過程を模倣する多用途技術である。 しかし、可能なタンパク質の空間は実験室で徹底的に探索するには大きすぎるため、機能的なタンパク質は広大な配列空間では不足している。 機械学習(ml)アプローチは、基礎となる物理、化学、生物学的経路の詳細なモデルを構築することなく、タンパク質の配列を機能にマッピングすることで、方向付けられた進化を加速することができる。 これらのml手法が持つ大きな可能性にもかかわらず、ターゲット関数に最適なシーケンスを特定する上での厳しい課題に直面する。 これらの失敗は、タンパク質配列の高次元的特徴表現と非効率的な探索法を採用するという一般的な実践によるものと考えられる。 これらの課題に対処するために,新規な低次元タンパク質エンコーディング戦略と,検索空間事前スクリーニングによるベイズ最適化を併用した,タンパク質指向進化のための効率的な設計指向クローズループ最適化フレームワークODBOを提案する。 さらに,MLモデルをトレーニングするための実験サンプル数を最小化するために,初期サンプル選択戦略を設計する。 本研究は, タンパク質指向進化実験を4回実施し, 興味のある変異を見出すためのフレームワークの能力を実証した。 ODBOフレームワークは、指向する進化の実験的コストと時間的コストを大幅に削減し、より広い文脈で適応的な実験設計のための強力なツールとしてさらに一般化できることを期待している。

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