論文の概要: Internal-Coordinate Density Modelling of Protein Structure: Covariance Matters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13711v3
• Date: Wed, 24 Jan 2024 13:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 18:03:56.519216
• Title: Internal-Coordinate Density Modelling of Protein Structure: Covariance Matters
• Title（参考訳）: タンパク質構造の内部座標密度モデリング:共分散問題
• Authors: Marloes Arts, Jes Frellsen, Wouter Boomsma
• Abstract要約: 内部座標におけるタンパク質密度をモデル化するための新しい戦略を提案し, 内部自由度間の共分散構造を誘導するために3次元空間における制約を用いる。 提案手法により,内部座標の密度モデルを2つの設定で完全なタンパク質のバックボーンに拡張できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.49959422062959
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: After the recent ground-breaking advances in protein structure prediction, one of the remaining challenges in protein machine learning is to reliably predict distributions of structural states. Parametric models of fluctuations are difficult to fit due to complex covariance structures between degrees of freedom in the protein chain, often causing models to either violate local or global structural constraints. In this paper, we present a new strategy for modelling protein densities in internal coordinates, which uses constraints in 3D space to induce covariance structure between the internal degrees of freedom. We illustrate the potential of the procedure by constructing a variational autoencoder with full covariance output induced by the constraints implied by the conditional mean in 3D, and demonstrate that our approach makes it possible to scale density models of internal coordinates to full protein backbones in two settings: 1) a unimodal setting for proteins exhibiting small fluctuations and limited amounts of available data, and 2) a multimodal setting for larger conformational changes in a high data regime.
• Abstract（参考訳）: タンパク質構造予測の最近の進歩の後、タンパク質機械学習における残りの課題の1つは、構造状態の分布を確実に予測することである。 タンパク質鎖の自由度の間の複雑な共分散構造のため、変動のパラメトリックモデルは適合し難いため、しばしばモデルが局所的または大域的構造的制約に違反する。 本稿では,3次元空間における制約を利用して内部自由度間の共分散構造を誘導する,タンパク質密度を内部座標でモデル化する新しい戦略を提案する。 条件平均によって入力される制約によって引き起こされる完全な共分散出力を持つ変分自己エンコーダを3Dで構築し,本手法により内部座標の密度モデルをフルタンパク質のバックボーンに2つの設定で拡張できることを実証する。 1)少ない変動と限られた量の利用可能なデータを示すタンパク質の単調な設定 2) ハイデータレジームにおけるより大きなコンフォメーション変化のためのマルチモーダル設定。

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