論文の概要: SyNDock: N Rigid Protein Docking via Learnable Group Synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15156v2
• Date: Thu, 25 May 2023 01:27:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 10:24:12.060987
• Title: SyNDock: N Rigid Protein Docking via Learnable Group Synchronization
• Title（参考訳）: SyNDock:学習可能なグループ同期によるNリギッドタンパク質ドッキング
• Authors: Yuanfeng Ji, Yatao Bian, Guoji Fu, Peilin Zhao, Ping Luo
• Abstract要約: SyNDockは、正確な多量体を数秒で迅速に組み立てる自動化フレームワークである。 SyNDockは、グローバルトランスフォーメーションを学習する問題として、多量体タンパク質ドッキングを定式化している。 性能は4.5%向上し、速度は100万倍に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.91751238804233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The regulation of various cellular processes heavily relies on the protein complexes within a living cell, necessitating a comprehensive understanding of their three-dimensional structures to elucidate the underlying mechanisms. While neural docking techniques have exhibited promising outcomes in binary protein docking, the application of advanced neural architectures to multimeric protein docking remains uncertain. This study introduces SyNDock, an automated framework that swiftly assembles precise multimeric complexes within seconds, showcasing performance that can potentially surpass or be on par with recent advanced approaches. SyNDock possesses several appealing advantages not present in previous approaches. Firstly, SyNDock formulates multimeric protein docking as a problem of learning global transformations to holistically depict the placement of chain units of a complex, enabling a learning-centric solution. Secondly, SyNDock proposes a trainable two-step SE(3) algorithm, involving initial pairwise transformation and confidence estimation, followed by global transformation synchronization. This enables effective learning for assembling the complex in a globally consistent manner. Lastly, extensive experiments conducted on our proposed benchmark dataset demonstrate that SyNDock outperforms existing docking software in crucial performance metrics, including accuracy and runtime. For instance, it achieves a 4.5% improvement in performance and a remarkable millionfold acceleration in speed.
• Abstract（参考訳）: 様々な細胞過程の制御は、生体内のタンパク質複合体に大きく依存しており、それらの3次元構造を包括的に理解し、基礎となるメカニズムを明らかにする必要がある。 神経ドッキング技術はバイナリタンパク質ドッキングにおいて有望な結果を示しているが、マルチメリックタンパク質ドッキングへの高度な神経構造の適用はいまだに不確かである。 本研究は、精度の高いマルチメリックコンプレックスを数秒で迅速に組み立てる自動フレームワークであるsyndockを紹介し、最近の先進的アプローチに匹敵する可能性のある性能を示す。 SyNDockには、以前のアプローチにはないいくつかの魅力的な利点がある。 まず、シンドックは多量タンパク質ドッキングをグローバル変換を学習する問題として定式化し、複合体の鎖単位の配置を規則的に描写し、学習中心のソリューションを可能にする。 次に、SyNDockは、初期ペアワイズ変換と信頼度推定を含むトレーニング可能な2段階SE(3)アルゴリズムを提案する。 これにより、コンプレックスをグローバルに一貫した方法で組み立てる効果的な学習が可能になる。 最後に、提案したベンチマークデータセットで実施された広範な実験により、SyNDockは既存のドッキングソフトウェアを精度や実行時間など重要なパフォーマンス指標で上回っていることが示された。 例えば、パフォーマンスが4.5%向上し、100万倍の高速化を達成している。

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