論文の概要: Unsupervisedly Prompting AlphaFold2 for Few-Shot Learning of Accurate Folding Landscape and Protein Structure Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09652v2
• Date: Sun, 8 Oct 2023 11:29:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 16:32:24.288329
• Title: Unsupervisedly Prompting AlphaFold2 for Few-Shot Learning of Accurate Folding Landscape and Protein Structure Prediction
• Title（参考訳）: αFold2の精密造園学習とタンパク質構造予測のための教師なしプロンプト
• Authors: Jun Zhang, Sirui Liu, Mengyun Chen, Haotian Chu, Min Wang, Zidong Wang, Jialiang Yu, Ningxi Ni, Fan Yu, Diqing Chen, Yi Isaac Yang, Boxin Xue, Lijiang Yang, Yuan Liu and Yi Qin Gao
• Abstract要約: そこで我々は,メタ生成モデルであるEvoGenを提案し,貧弱なMSAターゲットに対するAlphaFold2のアンダーパフォーマンスを改善する。 EvoGenは、キャリブレーションまたは実質的に生成されたホモログシーケンスでモデルにプロンプトすることで、AlphaFold2を低データで正確に折り畳むのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.630603355510324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Data-driven predictive methods which can efficiently and accurately transform protein sequences into biologically active structures are highly valuable for scientific research and medical development. Determining accurate folding landscape using co-evolutionary information is fundamental to the success of modern protein structure prediction methods. As the state of the art, AlphaFold2 has dramatically raised the accuracy without performing explicit co-evolutionary analysis. Nevertheless, its performance still shows strong dependence on available sequence homologs. Based on the interrogation on the cause of such dependence, we presented EvoGen, a meta generative model, to remedy the underperformance of AlphaFold2 for poor MSA targets. By prompting the model with calibrated or virtually generated homologue sequences, EvoGen helps AlphaFold2 fold accurately in low-data regime and even achieve encouraging performance with single-sequence predictions. Being able to make accurate predictions with few-shot MSA not only generalizes AlphaFold2 better for orphan sequences, but also democratizes its use for high-throughput applications. Besides, EvoGen combined with AlphaFold2 yields a probabilistic structure generation method which could explore alternative conformations of protein sequences, and the task-aware differentiable algorithm for sequence generation will benefit other related tasks including protein design.
• Abstract（参考訳）: タンパク質配列を生物学的に活性な構造に効率的かつ正確に変換できるデータ駆動予測法は、科学研究や医学開発に非常に有用である。 共進化情報を用いた正確な折りたたみ景観の決定は、現代のタンパク質構造予測手法の成功に不可欠である。 技術の現状として、AlphaFold2は明示的な共進化分析を行うことなく精度を劇的に向上させた。 それでも、その性能は利用可能なシーケンスホモログに強く依存している。 このような依存の原因に関する尋問に基づいて, 貧弱なmsaターゲットに対するαfold2の低性能を改善するためのメタ生成モデルであるevogenを提示した。 モデルのキャリブレーションや事実上生成されたホモローグシーケンスを促すことで、evogenは低データ環境でalphafold2を正確に折り畳むのを助け、シングルシーケンスの予測でパフォーマンスを向上させる。 少数ショットのMSAで正確な予測を行えるようになると、AlphaFold2は孤児のシーケンスをより良く一般化するだけでなく、高スループットアプリケーションでの使用を民主化できる。 さらに、EvoGenとAlphaFold2を組み合わせることで、タンパク質配列の代替コンフォメーションを探索できる確率的構造生成法が得られ、配列生成のためのタスク認識微分アルゴリズムは、タンパク質設計を含む他の関連するタスクの恩恵を受ける。

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