論文の概要: Plug & Play Directed Evolution of Proteins with Gradient-based Discrete MCMC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09925v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 00:26:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 17:18:27.222351
• Title: Plug & Play Directed Evolution of Proteins with Gradient-based Discrete MCMC
• Title（参考訳）: 離散MCMCを用いたタンパク質のプラグ&プレイによる進化
• Authors: Patrick Emami, Aidan Perreault, Jeffrey Law, David Biagioni, Peter C. St. John
• Abstract要約: 機械学習ベースのタンパク質工学の長年の目標は、新しい突然変異の発見を加速することである。 本稿では,シリコにおけるタンパク質の進化のためのサンプリングフレームワークについて紹介する。 これらのモデルを構成することで、未知の突然変異を評価し、機能的タンパク質を含む可能性のある配列空間の領域を探索する能力を向上させることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A long-standing goal of machine-learning-based protein engineering is to accelerate the discovery of novel mutations that improve the function of a known protein. We introduce a sampling framework for evolving proteins in silico that supports mixing and matching a variety of unsupervised models, such as protein language models, and supervised models that predict protein function from sequence. By composing these models, we aim to improve our ability to evaluate unseen mutations and constrain search to regions of sequence space likely to contain functional proteins. Our framework achieves this without any model fine-tuning or re-training by constructing a product of experts distribution directly in discrete protein space. Instead of resorting to brute force search or random sampling, which is typical of classic directed evolution, we introduce a fast MCMC sampler that uses gradients to propose promising mutations. We conduct in silico directed evolution experiments on wide fitness landscapes and across a range of different pre-trained unsupervised models, including a 650M parameter protein language model. Our results demonstrate an ability to efficiently discover variants with high evolutionary likelihood as well as estimated activity multiple mutations away from a wild type protein, suggesting our sampler provides a practical and effective new paradigm for machine-learning-based protein engineering.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づくタンパク質工学の長年の目標は、既知のタンパク質の機能を改善する新しい突然変異の発見を加速することである。 タンパク質言語モデルや配列からタンパク質機能を予測する教師なしモデルなど,さまざまな教師なしモデルの混合とマッチングを支援する,サイリコのタンパク質進化のためのサンプリングフレームワークを提案する。 これらのモデルを構成することで、未知の突然変異を評価し、機能的タンパク質を含む可能性のある配列空間の領域を探索する能力を向上させることを目指している。 我々のフレームワークは、個別のタンパク質空間に直接分布する専門家の製品を構築することによって、モデル微調整や再訓練なしにこれを実現する。 古典的指向進化の典型であるブルート力探索やランダムサンプリングに代えて、グラデーションを用いた高速MCMCサンプリングを導入し、有望な突然変異を提案する。 シリコでは,650mパラメータのタンパク質言語モデルを含む,さまざまな事前学習された非教師なしモデルを対象に,幅広い適応環境における進化実験を実施した。 本研究は, 野生型タンパク質から複数の変異を推定し, 進化可能性の高い変異を効率よく発見できることを実証し, 機械学習に基づくタンパク質工学の実践的, 効果的な新しいパラダイムを提案できることを示す。

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