論文の概要: EquiPocket: an E(3)-Equivariant Geometric Graph Neural Network for Ligand Binding Site Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12177v2
• Date: Sat, 8 Jun 2024 07:51:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 05:58:24.487680
• Title: EquiPocket: an E(3)-Equivariant Geometric Graph Neural Network for Ligand Binding Site Prediction
• Title（参考訳）: EquiPocket: リガンド結合サイト予測のためのE(3)-等変幾何グラフニューラルネットワーク
• Authors: Yang Zhang, Zhewei Wei, Ye Yuan, Chongxuan Li, Wenbing Huang,
• Abstract要約: 標的タンパク質の結合部位の予測は、薬物発見の基本的な役割を担っている。 既存のディープラーニング手法の多くは、タンパク質を原子をボクセルに空間的にクラスタリングすることで3D画像とみなしている。 本研究では,結合サイト予測のためのE3-equivariant Graph Neural Network(GNN)であるEquiPocketを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.674494450107005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting the binding sites of target proteins plays a fundamental role in drug discovery. Most existing deep-learning methods consider a protein as a 3D image by spatially clustering its atoms into voxels and then feed the voxelized protein into a 3D CNN for prediction. However, the CNN-based methods encounter several critical issues: 1) defective in representing irregular protein structures; 2) sensitive to rotations; 3) insufficient to characterize the protein surface; 4) unaware of protein size shift. To address the above issues, this work proposes EquiPocket, an E(3)-equivariant Graph Neural Network (GNN) for binding site prediction, which comprises three modules: the first one to extract local geometric information for each surface atom, the second one to model both the chemical and spatial structure of protein and the last one to capture the geometry of the surface via equivariant message passing over the surface atoms. We further propose a dense attention output layer to alleviate the effect incurred by variable protein size. Extensive experiments on several representative benchmarks demonstrate the superiority of our framework to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 標的タンパク質の結合部位の予測は、薬物発見の基本的な役割を担っている。 既存のディープラーニング手法の多くは、タンパク質を3D画像として、原子をボクセルに空間的にクラスタリングし、そのタンパク質を3D CNNに供給して予測する。 しかし、CNNベースのメソッドにはいくつかの重大な問題がある。 1)不規則なタンパク質構造を表現するのに欠陥がある。 2) 回転に敏感である。 3) タンパク質表面を特徴づけるには不十分である。 4) タンパク質の大きさが変化していることに気付いていなかった。 上記の問題に対処するため、EquiPocketは、結合部位予測のためのE(3)-equivariant Graph Neural Network(GNN)であり、各表面原子の局所幾何学情報を抽出する第1モジュールと、タンパク質の化学構造と空間構造の両方をモデル化する第2モジュールと、表面原子を渡る同変メッセージを通して表面の幾何学を捉える第2モジュールの3つのモジュールからなる。 さらに,タンパク質サイズの変化による影響を軽減するために,高密度注意出力層を提案する。 いくつかの代表的なベンチマークに関する大規模な実験は、我々のフレームワークが最先端の手法よりも優れていることを実証している。

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