論文の概要: AmorProt: Amino Acid Molecular Fingerprints Repurposing based Protein Fingerprint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16209v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 23:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 17:22:33.052159
• Title: AmorProt: Amino Acid Molecular Fingerprints Repurposing based Protein Fingerprint
• Title（参考訳）: amorprot: タンパク質指紋に基づくアミノ酸分子指紋の再構成
• Authors: Myeonghun Lee and Kyoungmin Min
• Abstract要約: そこで本研究では,AmorProt型タンパク質 (AmorProt型タンパク質) を精製するアミノ酸分子指紋を提案する。 木に基づく機械学習と人工ニューラルネットワークモデルの性能を比較した。 その結果、現在のタンパク質表現法は、タンパク質に関連する様々な分野に適用できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As protein therapeutics play an important role in almost all medical fields, numerous studies have been conducted on proteins using artificial intelligence. Artificial intelligence has enabled data driven predictions without the need for expensive experiments. Nevertheless, unlike the various molecular fingerprint algorithms that have been developed, protein fingerprint algorithms have rarely been studied. In this study, we proposed the amino acid molecular fingerprints repurposing based protein (AmorProt) fingerprint, a protein sequence representation method that effectively uses the molecular fingerprints corresponding to 20 amino acids. Subsequently, the performances of the tree based machine learning and artificial neural network models were compared using (1) amyloid classification and (2) isoelectric point regression. Finally, the applicability and advantages of the developed platform were demonstrated through a case study and the following experiments: (3) comparison of dataset dependence with feature based methods; (4) feature importance analysis; and (5) protein space analysis. Consequently, the significantly improved model performance and data set independent versatility of the AmorProt fingerprint were verified. The results revealed that the current protein representation method can be applied to various fields related to proteins, such as predicting their fundamental properties or interaction with ligands.
• Abstract（参考訳）: タンパク質治療は、ほとんどすべての医学分野で重要な役割を果たすため、人工知能を用いたタンパク質の研究が数多く行われている。 人工知能は、高価な実験を必要とせずに、データ駆動予測を可能にした。 それにもかかわらず、様々な分子指紋アルゴリズムとは異なり、タンパク質指紋アルゴリズムはほとんど研究されていない。 本研究では,20個のアミノ酸に対応する分子指紋を効果的に活用するタンパク質配列表現法である,AmorProtを組み換えたアミノ酸分子指紋を提案する。 その後,(1)アミロイド分類と(2)等電点回帰を用いて,木に基づく機械学習と人工ニューラルネットワークモデルの性能を比較した。 最後に, 開発したプラットフォームの適用性および利点について, ケーススタディおよび以下の実験により実証した。(3) データセット依存度と特徴に基づく手法の比較, (4) 特徴重要度分析, (5) タンパク質空間解析。 その結果,amorprotフィンガープリントのモデル性能が大幅に向上し,データセットの独立性が検証された。 その結果、現在のタンパク質表現法は、その基本特性の予測やリガンドとの相互作用など、タンパク質に関連する様々な分野に適用できることがわかった。

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