Fugu-MT 論文翻訳(概要): CoGANPPIS: Coevolution-enhanced Global Attention Neural Network for Protein-Protein Interaction Site Prediction

論文の概要: CoGANPPIS: Coevolution-enhanced Global Attention Neural Network for Protein-Protein Interaction Site Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06945v3
Date: Mon, 3 Apr 2023 07:17:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-04 21:02:33.654536
Title: CoGANPPIS: Coevolution-enhanced Global Attention Neural Network for Protein-Protein Interaction Site Prediction
Title（参考訳）: coganppis:タンパク質-タンパク質相互作用サイト予測のための共進化強化グローバルアテンションニューラルネットワーク
Authors: Jiaxing Guo, Xuening Zhu, Zixin Hu, Xiaoxi Hu
Abstract要約: 本稿では,PPI予測のためのシーケンスベースディープラーニングモデルであるCoGANPPISを提案する。特徴抽出に3つのレイヤを並列に使用する。タンパク質とタンパク質の相互作用を正確に予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Protein-protein interactions are essential in biochemical processes. Accurate prediction of the protein-protein interaction sites (PPIs) deepens our understanding of biological mechanism and is crucial for new drug design. However, conventional experimental methods for PPIs prediction are costly and time-consuming so that many computational approaches, especially ML-based methods, have been developed recently. Although these approaches have achieved gratifying results, there are still two limitations: (1) Most models have excavated some useful input features, but failed to take coevolutionary features into account, which could provide clues for inter-residue relationships; (2) The attention-based models only allocate attention weights for neighboring residues, instead of doing it globally, neglecting that some residues being far away from the target residues might also matter. We propose a coevolution-enhanced global attention neural network, a sequence-based deep learning model for PPIs prediction, called CoGANPPIS. It utilizes three layers in parallel for feature extraction: (1) Local-level representation aggregation layer, which aggregates the neighboring residues' features; (2) Global-level representation learning layer, which employs a novel coevolution-enhanced global attention mechanism to allocate attention weights to all the residues on the same protein sequences; (3) Coevolutionary information learning layer, which applies CNN & pooling to coevolutionary information to obtain the coevolutionary profile representation. Then, the three outputs are concatenated and passed into several fully connected layers for the final prediction. Application on two benchmark datasets demonstrated a state-of-the-art performance of our model. The source code is publicly available at https://github.com/Slam1423/CoGANPPIS_source_code.
Abstract（参考訳）: タンパク質とタンパク質の相互作用は生化学的プロセスにおいて必須である。タンパク質-タンパク質相互作用部位(PPI)の正確な予測は、我々の生物学的メカニズムの理解を深め、新しい医薬品設計に不可欠である。しかし、従来のPPI予測実験手法はコストと時間を要するため、近年多くの計算手法、特にMLベースの手法が開発されている。これらの手法は, 満足度の高い結果を得たものの, 1) 多くのモデルでは有用な入力特徴を発掘しているが, 共進化的特徴を考慮に入れられなかった。(2) 注意ベースモデルでは, 対象残差から遠く離れた残差も考慮せず, 近隣残差に対してのみ注意重みを割り当てている。我々は,CGANPPISと呼ばれるPPI予測のためのシーケンスベースディープラーニングモデルである,共進化型グローバルアテンションニューラルネットワークを提案する。 It utilizes three layers in parallel for feature extraction: (1) Local-level representation aggregation layer, which aggregates the neighboring residues' features; (2) Global-level representation learning layer, which employs a novel coevolution-enhanced global attention mechanism to allocate attention weights to all the residues on the same protein sequences; (3) Coevolutionary information learning layer, which applies CNN & pooling to coevolutionary information to obtain the coevolutionary profile representation. そして、3つの出力が連結され、最終予測のために複数の完全連結層に渡される。 2つのベンチマークデータセット上のアプリケーションは、このモデルの最先端のパフォーマンスを実証しました。ソースコードはhttps://github.com/Slam1423/CoGANPPIS_source_codeで公開されている。

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