論文の概要: Applying Deep Reinforcement Learning to the HP Model for Protein Structure Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14939v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 21:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:35:43.732692
• Title: Applying Deep Reinforcement Learning to the HP Model for Protein Structure Prediction
• Title（参考訳）: タンパク質構造予測のためのhpモデルへの深層強化学習の適用
• Authors: Kaiyuan Yang, Houjing Huang, Olafs Vandans, Adithya Murali, Fujia Tian, Roland H.C. Yap, Liang Dai
• Abstract要約: 本稿では,タンパク質の折り畳みに対するHPモデルに深部強化学習を適用した。 長寿命メモリ(LSTM)アーキテクチャに基づくDQNは、RL学習能力を大幅に向上し、探索処理を大幅に改善する。 実験により, 試行錯誤時に最もよく知られた解を複数発見できることが確認できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.769624124148049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A central problem in computational biophysics is protein structure prediction, i.e., finding the optimal folding of a given amino acid sequence. This problem has been studied in a classical abstract model, the HP model, where the protein is modeled as a sequence of H (hydrophobic) and P (polar) amino acids on a lattice. The objective is to find conformations maximizing H-H contacts. It is known that even in this reduced setting, the problem is intractable (NP-hard). In this work, we apply deep reinforcement learning (DRL) to the two-dimensional HP model. We can obtain the conformations of best known energies for benchmark HP sequences with lengths from 20 to 50. Our DRL is based on a deep Q-network (DQN). We find that a DQN based on long short-term memory (LSTM) architecture greatly enhances the RL learning ability and significantly improves the search process. DRL can sample the state space efficiently, without the need of manual heuristics. Experimentally we show that it can find multiple distinct best-known solutions per trial. This study demonstrates the effectiveness of deep reinforcement learning in the HP model for protein folding.
• Abstract（参考訳）: 計算生物物理学における中心的な問題はタンパク質構造予測、すなわち与えられたアミノ酸配列の最適な折り畳みを見つけることである。 この問題は古典的な抽象モデルHPモデルで研究され、このタンパク質は格子上のH(ヒドロホビック)とP(極性)アミノ酸の配列としてモデル化されている。 目的はH-H接触を最大化するコンフォメーションを見つけることである。 この還元された設定でさえ、問題は難解(NPハード)であることが知られている。 本研究では,2次元HPモデルに深部強化学習(DRL)を適用した。 20から50の長さのベンチマークhpシーケンスの最もよく知られたエネルギーのコンフォメーションを得ることができる。 我々のDRLはディープQネットワーク(DQN)に基づいている。 長寿命メモリ(LSTM)アーキテクチャに基づくDQNは、RL学習能力を大幅に向上し、探索処理を大幅に改善する。 DRLは手動のヒューリスティックを必要とせずに、状態空間を効率的にサンプリングすることができる。 実験により,試行錯誤による解が複数存在することがわかった。 本研究は,タンパク質折り畳みモデルにおける深部強化学習の有効性を示す。

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