論文の概要: Accelerating Antimicrobial Peptide Discovery with Latent Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09450v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 00:36:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 02:05:54.127732
• Title: Accelerating Antimicrobial Peptide Discovery with Latent Structure
• Title（参考訳）: 潜伏構造を有する抗菌ペプチド発見の加速
• Authors: Danqing Wang, Zeyu Wen, Fei Ye, Lei Li, Hao Zhou
• Abstract要約: 我々は、AMP(LSSAMP)を設計するための潜在シーケンス構造モデルを提案する。 LSSAMPは二次構造を表現するために潜在空間における多スケールベクトル量子化を利用する。 実験の結果,LSSAMPにより産生されるペプチドは抗菌活性が高い可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.288514128470425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Antimicrobial peptides (AMPs) are promising therapeutic approaches against drug-resistant pathogens. Recently, deep generative models are used to discover new AMPs. However, previous studies mainly focus on peptide sequence attributes and do not consider crucial structure information. In this paper, we propose a latent sequence-structure model for designing AMPs (LSSAMP). LSSAMP exploits multi-scale vector quantization in the latent space to represent secondary structures (e.g. alpha helix and beta sheet). By sampling in the latent space, LSSAMP can simultaneously generate peptides with ideal sequence attributes and secondary structures. Experimental results show that the peptides generated by LSSAMP have a high probability of antimicrobial activity. Our wet laboratory experiments verified that two of the 21 candidates exhibit strong antimicrobial activity. The code is released at https://github.com/dqwang122/LSSAMP.
• Abstract（参考訳）: 抗微生物ペプチド(AMP)は薬剤耐性の病原体に対する治療的アプローチを約束している。 近年、新しいAMPの発見に深層生成モデルが用いられている。 しかし、従来の研究は主にペプチド配列の属性に焦点を当てており、重要な構造情報を考慮していない。 本稿では,AMP(LSSAMP)設計のための潜在シーケンス構造モデルを提案する。 LSSAMPは二次構造(アルファヘリックスやベータシートなど)を表すために潜在空間における多スケールベクトル量子化を利用する。 潜伏空間でサンプリングすることにより、LSSAMPは理想的な配列属性と二次構造を持つペプチドを同時に生成することができる。 実験の結果,LSSAMPにより産生されるペプチドは抗菌活性が高い可能性が示唆された。 湿式実験では,21の候補のうち2つが強い抗菌活性を示した。 コードはhttps://github.com/dqwang122/lssampでリリースされる。

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