論文の概要: Multi-modal Protein Knowledge Graph Construction and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10080v3
• Date: Mon, 14 Nov 2022 16:26:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-11 13:46:23.992376
• Title: Multi-modal Protein Knowledge Graph Construction and Applications
• Title（参考訳）: マルチモーダルタンパク質知識グラフの構築とその応用
• Authors: Siyuan Cheng, Xiaozhuan Liang, Zhen Bi, Huajun Chen, Ningyu Zhang
• Abstract要約: タンパク質科学の知識グラフであるProteinKG65を作成します。 遺伝子オントロジーとUniprotナレッジベースを基盤として、アライメント記述やタンパク質配列を用いて様々な知識を変換する。 タンパク質KG65は主にタンパク質知識グラフを提供し、遺伝子オントロジーの知識をタンパク質の機能と構造予測にもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.500520131560112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing data-centric methods for protein science generally cannot sufficiently capture and leverage biology knowledge, which may be crucial for many protein tasks. To facilitate research in this field, we create ProteinKG65, a knowledge graph for protein science. Using gene ontology and Uniprot knowledge base as a basis, we transform and integrate various kinds of knowledge with aligned descriptions and protein sequences, respectively, to GO terms and protein entities. ProteinKG65 is mainly dedicated to providing a specialized protein knowledge graph, bringing the knowledge of Gene Ontology to protein function and structure prediction. We also illustrate the potential applications of ProteinKG65 with a prototype. Our dataset can be downloaded at https://w3id.org/proteinkg65.
• Abstract（参考訳）: タンパク質科学のための既存のデータ中心の手法は、一般的に生物学の知識を十分に捉えて活用することはできない。 この分野での研究を促進するために,タンパク質科学の知識グラフであるProteinKG65を開発した。 遺伝子オントロジーとユニプロット知識ベースを基礎として、様々な種類の知識をそれぞれgo用語とタンパク質実体に整列した記述とタンパク質配列に変換し統合する。 タンパク質KG65は主にタンパク質知識グラフを提供し、タンパク質の機能と構造予測に遺伝子オントロジーの知識をもたらす。 また,プロテアーゼKG65のプロトタイプへの応用の可能性についても述べる。 データセットはhttps://w3id.org/oproteinkg65でダウンロードできます。

関連論文リスト

• ProteinGPT: Multimodal LLM for Protein Property Prediction and Structure Understanding [22.610060675922536]
  本稿では,最先端のマルチモーダルタンパク質チャットシステムであるProteinGPTを紹介する。 タンパク質GPTは、タンパク質配列と構造エンコーダを線形射影層とシームレスに統合し、正確な表現適応を行う。 注釈付き132,092タンパク質の大規模データセットをトレーニングし、GPT-4oを用いて命令調整プロセスを最適化する。 実験により、タンパク質GPTはタンパク質とその対応する質問に対する有望な応答を生成できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T06:16:22Z)
• GOProteinGNN: Leveraging Protein Knowledge Graphs for Protein Representation Learning [27.192150057715835]
  GOProteinGNNは、タンパク質知識グラフ情報を統合することにより、タンパク質言語モデルを強化する新しいアーキテクチャである。 我々のアプローチは、個々のアミノ酸レベルとタンパク質レベルの両方で情報の統合を可能にし、包括的で効果的な学習プロセスを可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T17:54:22Z)
• ProtT3: Protein-to-Text Generation for Text-based Protein Understanding [88.43323947543996]
  言語モデル(LM)は、タンパク質のテキスト記述を理解するのに優れている。 タンパク質言語モデル(PLM)は、タンパク質データを理解し、高品質な表現に変換するが、テキストを処理するのに苦労する。 ProtT3は、テキストベースのタンパク質理解のための、タンパク質からテキストへの生成のためのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T08:06:13Z)
• ProLLM: Protein Chain-of-Thoughts Enhanced LLM for Protein-Protein Interaction Prediction [54.132290875513405]
  タンパク質-タンパク質相互作用(PPI)の予測は、生物学的機能や疾患を理解する上で重要である。 PPI予測に対する従来の機械学習アプローチは、主に直接的な物理的相互作用に焦点を当てていた。 PPIに適したLLMを用いた新しいフレームワークProLLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-30T05:32:42Z)
• NaNa and MiGu: Semantic Data Augmentation Techniques to Enhance Protein Classification in Graph Neural Networks [60.48306899271866]
  本稿では,背骨化学および側鎖生物物理情報をタンパク質分類タスクに組み込む新しい意味データ拡張手法を提案する。 具体的には, 分子生物学的, 二次構造, 化学結合, およびタンパク質のイオン特性を活用し, 分類作業を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T13:27:57Z)
• ProtLLM: An Interleaved Protein-Language LLM with Protein-as-Word Pre-Training [82.37346937497136]
  本稿では,タンパク質中心タスクとタンパク質言語タスクの両方を対象とした多機能多言語多言語言語モデル (LLM) を提案する。 ProtLLMはユニークな動的タンパク質実装機構を備えており、複雑な入力を処理できる。 専門的なタンパク質語彙を開発することで、自然言語だけでなく、膨大な候補からタンパク質を予測できる能力をモデルに装備する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T01:29:55Z)
• A Text-guided Protein Design Framework [106.79061950107922]
  本稿では,タンパク質設計のためのテキスト記述を利用するマルチモーダルフレームワークであるProteinDTを提案する。 タンパク質DTは以下の3つのステップから構成される:2つのモダリティの表現を整列するProteinCLAP、テキストモダリティからタンパク質表現を生成するファシリテーター、表現からタンパク質配列を生成するデコーダ。 本研究では,(1)テキスト誘導タンパク質生成における90%以上の精度,(2)ゼロショットテキスト誘導タンパク質編集タスクにおけるベストヒット率,(3)タンパク質特性予測ベンチマーク6項目中4項目における優れた性能の3つの課題に対するProteinDTの有効性を定量的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-09T12:59:16Z)
• Structure-aware Protein Self-supervised Learning [50.04673179816619]
  本稿では,タンパク質の構造情報を取得するための構造認識型タンパク質自己教師学習法を提案する。 特に、タンパク質構造情報を保存するために、よく設計されたグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを事前訓練する。 タンパク質言語モデルにおける逐次情報と特別に設計されたGNNモデルにおける構造情報との関係を,新しい擬似二段階最適化手法を用いて同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T02:18:41Z)
• OntoProtein: Protein Pretraining With Gene Ontology Embedding [36.92674447484136]
  GO(Gene Ontology)の構造をタンパク質事前学習モデルに活用する最初の汎用フレームワークであるOntoProteinを提案する。 我々はGOとその関連タンパク質からなる新しい大規模知識グラフを構築し、遺伝子アノテーションのテキストやタンパク質配列はグラフ内の全てのノードを記述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-23T14:49:49Z)
• Deep Generative Modeling for Protein Design [0.0]
  ディープラーニングアプローチは、画像分類や自然言語処理などの分野で画期的な成果を上げている。 タンパク質の遺伝子モデルが開発され、既知のタンパク質配列を全て含む、特定のタンパク質ファミリーをモデル化する、または個々のタンパク質のダイナミクスを外挿する。 本稿では、タンパク質のモデリングに最も成功した5種類の生成モデルについて論じ、ガイドされたタンパク質設計のためのフレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T14:38:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。