論文の概要: Emerging Patterns in the Continuum Representation of Protein-Lipid Fingerprints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04333v1
• Date: Sat, 9 Jul 2022 20:07:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 08:54:46.998442
• Title: Emerging Patterns in the Continuum Representation of Protein-Lipid Fingerprints
• Title（参考訳）: タンパク質脂質指紋の連続表現における新たなパターン
• Authors: Konstantia Georgouli, Helgi I Ing\'olfsson, Fikret Aydin, Mark Heimann, Felice C Lightstone, Peer-Timo Bremer, Harsh Bhatia
• Abstract要約: 分子動力学モデルから1次元統計を用いた連続体モデルの性能評価を行った。 本研究では,連続体モデルから複雑かつ創発的な振る舞いを識別する高度予測型分類モデルを開発する。 提案手法は,タンパク質特異的な「脂質指紋」の存在,すなわち関心のあるタンパク質に対する脂質の空間的再構成の存在を確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.219106300827798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Capturing intricate biological phenomena often requires multiscale modeling where coarse and inexpensive models are developed using limited components of expensive and high-fidelity models. Here, we consider such a multiscale framework in the context of cancer biology and address the challenge of evaluating the descriptive capabilities of a continuum model developed using 1-dimensional statistics from a molecular dynamics model. Using deep learning, we develop a highly predictive classification model that identifies complex and emergent behavior from the continuum model. With over 99.9% accuracy demonstrated for two simulations, our approach confirms the existence of protein-specific "lipid fingerprints", i.e. spatial rearrangements of lipids in response to proteins of interest. Through this demonstration, our model also provides external validation of the continuum model, affirms the value of such multiscale modeling, and can foster new insights through further analysis of these fingerprints.
• Abstract（参考訳）: 複雑な生物学的現象を捉えるには、しばしば、高価な高忠実度モデルの限られたコンポーネントを用いて粗大で安価なモデルを開発できるようなマルチスケールのモデリングが必要となる。 本稿では,がん生物学の文脈におけるこのようなマルチスケールの枠組みを考察し,分子動力学モデルから1次元統計学を用いて開発した連続体モデルの記述能力を評価するという課題に対処する。 深層学習を用いて,連続体モデルから複雑で創発的な振る舞いを識別する高度な予測的分類モデルを開発する。 2つのシミュレーションで99.9%以上の精度が示され、タンパク質特異的な「脂質指紋」、すなわち興味のあるタンパク質に対する脂質の空間的再構成の存在を確認した。 この実演を通じて,本モデルは連続体モデルの外部的検証を提供し,マルチスケールモデリングの価値を肯定し,これらの指紋のさらなる分析を通じて新たな洞察を育むことができる。

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