論文の概要: SESNet: sequence-structure feature-integrated deep learning method for
data-efficient protein engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00004v1
- Date: Thu, 29 Dec 2022 01:49:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 16:06:39.137418
- Title: SESNet: sequence-structure feature-integrated deep learning method for
data-efficient protein engineering
- Title（参考訳）: SESNet:データ効率の良いタンパク質工学のためのシーケンス構造特徴統合ディープラーニング手法
- Authors: Mingchen Li, Liqi Kang, Yi Xiong, Yu Guang Wang, Guisheng Fan, Pan
Tan, Liang Hong
- Abstract要約: タンパク質変異体の適合度を予測するための教師付きディープラーニングモデルであるSESNetを開発した。
SESNetは,シーケンスと関数の関係を予測するための最先端モデルよりも優れていることを示す。
我々のモデルは、タンパク質変異体の適合性の予測において、特に高次変異体に対して驚くほど高い精度を達成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.216757583450049
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Deep learning has been widely used for protein engineering. However, it is
limited by the lack of sufficient experimental data to train an accurate model
for predicting the functional fitness of high-order mutants. Here, we develop
SESNet, a supervised deep-learning model to predict the fitness for protein
mutants by leveraging both sequence and structure information, and exploiting
attention mechanism. Our model integrates local evolutionary context from
homologous sequences, the global evolutionary context encoding rich semantic
from the universal protein sequence space and the structure information
accounting for the microenvironment around each residue in a protein. We show
that SESNet outperforms state-of-the-art models for predicting the
sequence-function relationship on 26 deep mutational scanning datasets. More
importantly, we propose a data augmentation strategy by leveraging the data
from unsupervised models to pre-train our model. After that, our model can
achieve strikingly high accuracy in prediction of the fitness of protein
mutants, especially for the higher order variants (> 4 mutation sites), when
finetuned by using only a small number of experimental mutation data (<50). The
strategy proposed is of great practical value as the required experimental
effort, i.e., producing a few tens of experimental mutation data on a given
protein, is generally affordable by an ordinary biochemical group and can be
applied on almost any protein.
- Abstract（参考訳）: 深層学習はタンパク質工学に広く用いられている。
しかし、高次変異体の機能的適合性を予測するための正確なモデルを訓練するための十分な実験データがないことで制限される。
本稿では,シーケンス情報と構造情報を利用してタンパク質変異体の適合性を予測するための教師付きディープラーニングモデルであるsesnetを開発した。
本モデルでは, 相同配列からの局所的進化的コンテキスト, 普遍的なタンパク質配列空間からリッチな意味をコードするグローバルな進化的コンテキスト, タンパク質の各残基の周囲の微小環境を考慮した構造情報を統合する。
SESNetは26の深部突然変異スキャンデータセットにおけるシーケンス-関数関係を予測するための最先端モデルより優れていることを示す。
さらに,教師なしモデルからのデータを利用して事前学習することにより,データ拡張戦略を提案する。
その後, タンパク質変異体の適合性の予測において, 特に高次変異点(→4変異点)において, 少数の実験突然変異データのみを用いて微調整した場合に, 極めて高い精度で精度が得られた(50)。
提案する戦略は、要求される実験的な努力、すなわち、与えられたタンパク質上で数万の実験突然変異データを生成すること、一般の生化学グループによって一般的に手頃な価格で、ほぼあらゆるタンパク質に適用できるため、非常に実用的価値がある。
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