論文の概要: Knowledge-Design: Pushing the Limit of Protein Design via Knowledge Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15151v4
• Date: Tue, 30 May 2023 02:52:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 11:41:52.290732
• Title: Knowledge-Design: Pushing the Limit of Protein Design via Knowledge Refinement
• Title（参考訳）: ナレッジデザイン:ナレッジリファインメントによるタンパク質設計の限界を押し上げる
• Authors: Zhangyang Gao, Cheng Tan, Stan Z. Li
• Abstract要約: 低品質残基を精製する知識認識モジュールを提案する。 また、トレーニング時間の50%以上を節約するメモリ検索機構も導入しました。 以上の結果から,我々の知識設計法は従来のPiFold法よりも約9%優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.937378787812264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have shown competitive performance in protein design that aims to find the amino acid sequence folding into the desired structure. However, most of them disregard the importance of predictive confidence, fail to cover the vast protein space, and do not incorporate common protein knowledge. After witnessing the great success of pretrained models on diverse protein-related tasks and the fact that recovery is highly correlated with confidence, we wonder whether this knowledge can push the limits of protein design further. As a solution, we propose a knowledge-aware module that refines low-quality residues. We also introduce a memory-retrieval mechanism to save more than 50\% of the training time. We extensively evaluate our proposed method on the CATH, TS50, and TS500 datasets and our results show that our Knowledge-Design method outperforms the previous PiFold method by approximately 9\% on the CATH dataset. Specifically, Knowledge-Design is the first method that achieves 60+\% recovery on CATH, TS50 and TS500 benchmarks. We also provide additional analysis to demonstrate the effectiveness of our proposed method. The code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、アミノ酸配列を所望の構造に折りたたむことを目的としたタンパク質設計における競合性が示されている。 しかし、その多くは予測信頼の重要性を無視し、広大なタンパク質空間をカバーできず、共通のタンパク質知識を取り入れていない。 タンパク質関連タスクにおける事前学習モデルの成功と、リカバリが信頼と非常に相関しているという事実を目撃した後、この知識がタンパク質設計の限界をさらに推し進めるかどうか疑問である。 そこで,我々は,低品質残基を洗練する知識認識モジュールを提案する。 また、トレーニング時間の50%以上を節約するメモリ検索機構も導入しました。 提案手法をCATH, TS50, TS500データセット上で広範囲に評価した結果, 知識設計法は従来のPiFold手法よりも約9倍高い性能を示した。 具体的には、知識設計はCATH、TS50、TS500ベンチマークで60%以上のリカバリを達成する最初の方法である。 また,提案手法の有効性を示すための追加分析を行った。 コードは公開される予定だ。

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