論文の概要: Attention-aware contrastive learning for predicting T cell receptor-antigen binding specificity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11255v1
• Date: Tue, 17 May 2022 10:53:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-12 20:59:53.937608
• Title: Attention-aware contrastive learning for predicting T cell receptor-antigen binding specificity
• Title（参考訳）: T細胞受容体抗原結合特異性予測のための注意型コントラスト学習
• Authors: Yiming Fang, Xuejun Liu, and Hui Liu
• Abstract要約: 細胞表面のMHCクラスI分子によって提示される新規抗原のごく一部のみがT細胞を誘導できることが確認されている。 そこで本研究では,TCR-抗原結合特異性を推定するためのattentive-mask contrastive learning model,ATMTCRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.365824008999903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It has been verified that only a small fraction of the neoantigens presented by MHC class I molecules on the cell surface can elicit T cells. The limitation can be attributed to the binding specificity of T cell receptor (TCR) to peptide-MHC complex (pMHC). Computational prediction of T cell binding to neoantigens is an challenging and unresolved task. In this paper, we propose an attentive-mask contrastive learning model, ATMTCR, for inferring TCR-antigen binding specificity. For each input TCR sequence, we used Transformer encoder to transform it to latent representation, and then masked a proportion of residues guided by attention weights to generate its contrastive view. Pretraining on large-scale TCR CDR3 sequences, we verified that contrastive learning significantly improved the prediction performance of TCR binding to peptide-MHC complex (pMHC). Beyond the detection of important amino acids and their locations in the TCR sequence, our model can also extracted high-order semantic information underlying the TCR-antigen binding specificity. Comparison experiments were conducted on two independent datasets, our method achieved better performance than other existing algorithms. Moreover, we effectively identified important amino acids and their positional preferences through attention weights, which indicated the interpretability of our proposed model.
• Abstract（参考訳）: 細胞表面のMHCクラスI分子によって提示される新規抗原のごく一部のみがT細胞を誘導できることが確認されている。 この制限はT細胞受容体(TCR)とペプチド-MHC複合体(pMHC)との結合特異性に起因する。 T細胞とネオ抗原との結合の計算的予測は困難で未解決の課題である。 本稿では,TCR-抗原結合特異性を推定するための注意的マスクコントラスト学習モデルATMTCRを提案する。 入力TCRシーケンス毎に,Transformerエンコーダを用いて遅延表現に変換し,アテンション重みによって導かれる残余の比率を隠蔽し,そのコントラストビューを生成した。 ペプチド-MHC複合体(pMHC)へのTCR結合の予測性能は,大規模TCR CDR3配列より有意に向上した。 また,TCR配列中の重要なアミノ酸とその位置を検出するだけでなく,TCR-抗原結合特異性に基づく高次セマンティック情報も抽出できる。 2つの独立したデータセットで比較実験を行い,従来のアルゴリズムよりも優れた性能を得た。 さらに,重要アミノ酸とその位置選好を注意重みによって効果的に同定し,提案モデルの解釈可能性を示した。

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