論文の概要: Boosting Convolutional Neural Networks' Protein Binding Site Prediction
Capacity Using SE(3)-invariant transformers, Transfer Learning and
Homology-based Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08818v2
- Date: Tue, 18 Apr 2023 05:05:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 17:39:18.267123
- Title: Boosting Convolutional Neural Networks' Protein Binding Site Prediction
Capacity Using SE(3)-invariant transformers, Transfer Learning and
Homology-based Augmentation
- Title（参考訳）: se(3)不変トランスフォーマー、転送学習、ホモロジーに基づく拡張を用いた畳み込みニューラルネットワークのタンパク質結合部位予測能力の増強
- Authors: Daeseok Lee, Jeunghyun Byun and Bonggun Shin
- Abstract要約: 標的タンパク質の小さな結合部位を、ポケットや残基の分解能で見つけることは、実際の薬物発見のシナリオにおいて重要である。
そこで本研究では,実世界のアプリケーションに関係のある,結合サイト予測のための新しい計算手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.160208922584163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Figuring out small molecule binding sites in target proteins, in the
resolution of either pocket or residue, is critical in many virtual and real
drug-discovery scenarios. Since it is not always easy to find such binding
sites based on domain knowledge or traditional methods, different deep learning
methods that predict binding sites out of protein structures have been
developed in recent years. Here we present a new such deep learning algorithm,
that significantly outperformed all state-of-the-art baselines in terms of the
both resolutions$\unicode{x2013}$pocket and residue. This good performance was
also demonstrated in a case study involving the protein human serum albumin and
its binding sites. Our algorithm included new ideas both in the model
architecture and in the training method. For the model architecture, it
incorporated SE(3)-invariant geometric self-attention layers that operate on
top of residue-level CNN outputs. This residue-level processing of the model
allowed a transfer learning between the two resolutions, which turned out to
significantly improve the binding pocket prediction. Moreover, we developed
novel augmentation method based on protein homology, which prevented our model
from over-fitting. Overall, we believe that our contribution to the literature
is twofold. First, we provided a new computational method for binding site
prediction that is relevant to real-world applications, as shown by the good
performance on different benchmarks and case study. Second, the novel ideas in
our method$\unicode{x2013}$the model architecture, transfer learning and the
homology augmentation$\unicode{x2013}$would serve as useful components in
future works.
- Abstract（参考訳）: 標的タンパク質中の小さな分子結合部位を、ポケットや残基の分解能で見つけることは、多くの仮想的および実際の薬物発見シナリオにおいて重要である。
ドメイン知識や従来の手法に基づく結合サイトを見つけることは必ずしも容易ではないため、タンパク質構造から結合サイトを予測する異なる深層学習法が近年開発されている。
ここでは,最先端のベースラインをそれぞれ$\unicode{x2013}$pocketと残差で大幅に上回る,新たなディープラーニングアルゴリズムを提案する。
この優れた性能は、ヒト血清アルブミンとその結合部位のタンパク質を含むケーススタディでも実証された。
我々のアルゴリズムには、モデルアーキテクチャとトレーニング方法の両方で新しいアイデアが含まれていた。
モデルアーキテクチャでは、残差レベルCNN出力上で動作するSE(3)不変な幾何学的自己アテンション層を組み込んだ。
このモデルの残差レベル処理により、2つの解像度間の転送学習が可能となり、バインディングポケット予測を大幅に改善することができた。
さらに,タンパク質のホモロジーに基づく新しい拡張法を開発し,モデルが過度に適合することを防止した。
全体として、我々の文学への貢献は2つあると信じている。
まず,異なるベンチマークやケーススタディの優れた性能で示されるように,実世界のアプリケーションに関係のあるサイト予測を結合するための新しい計算方法を提案する。
第二に、我々の方法である$\unicode{x2013}$ the model architecture, transfer learning and the homology augmentation$\unicode{x2013}$would の斬新なアイデアは、将来の作品において有用な構成要素となる。
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