論文の概要: Mathematics-assisted directed evolution and protein engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04658v1
- Date: Tue, 6 Jun 2023 19:27:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 18:23:04.066269
- Title: Mathematics-assisted directed evolution and protein engineering
- Title（参考訳）: 数学支援の指向進化とタンパク質工学
- Authors: Yuchi Qiu, Guo-Wei Wei
- Abstract要約: 巨大な突然変異空間のため、タンパク質ライブラリー全体の深い突然変異スキャンを実行することは実験的に不可能である。
これにより、AI支援指向進化(AIDE)やAI支援タンパク質工学(AIPE)が、新たな研究分野として急速に成長した。
我々は、永続的なラプラシアン、永続的なパスラプラシアン、永続的な層ラプラシアン、永続的なハイパーグラフラプラシアン、永続的なハイパーディグラフラプラシアン、進化的ド・ラム=ホッジ理論を含む永続的なトポロジカルラプラシアン(PTL)のクラスが、この制限を効果的に克服できると主張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Directed evolution is a molecular biology technique that is transforming
protein engineering by creating proteins with desirable properties and
functions. However, it is experimentally impossible to perform the deep
mutational scanning of the entire protein library due to the enormous
mutational space, which scales as $20^N$ , where N is the number of amino
acids. This has led to the rapid growth of AI-assisted directed evolution
(AIDE) or AI-assisted protein engineering (AIPE) as an emerging research field.
Aided with advanced natural language processing (NLP) techniques, including
long short-term memory, autoencoder, and transformer, sequence-based embeddings
have been dominant approaches in AIDE and AIPE. Persistent Laplacians, an
emerging technique in topological data analysis (TDA), have made
structure-based embeddings a superb option in AIDE and AIPE. We argue that a
class of persistent topological Laplacians (PTLs), including persistent
Laplacians, persistent path Laplacians, persistent sheaf Laplacians, persistent
hypergraph Laplacians, persistent hyperdigraph Laplacians, and evolutionary de
Rham-Hodge theory, can effectively overcome the limitations of the current TDA
and offer a new generation of more powerful TDA approaches. In the general
framework of topological deep learning, mathematics-assisted directed evolution
(MADE) has a great potential for future protein engineering.
- Abstract（参考訳）: 有向進化 (directed evolution) は、タンパク質工学を変換し、望ましい性質と機能を持つタンパク質を作製する分子生物学技術である。
しかし、Nがアミノ酸の数である20^N$までスケールする巨大な突然変異空間のため、タンパク質ライブラリー全体の深い突然変異スキャンを実行することは実験的に不可能である。
これにより、AI支援指向進化(AIDE)やAI支援タンパク質工学(AIPE)が、新たな研究分野として急速に成長した。
長期記憶、オートエンコーダ、トランスフォーマーなどの高度な自然言語処理(NLP)技術によって、シーケンスベースの埋め込みはAIDEやAIPEにおいて支配的なアプローチとなっている。
トポロジカルデータ解析(TDA)の新興技術であるPersistent Laplaciansは、構造ベースの埋め込みをAIDEとAIPEのスーパーブオプションにした。
我々は、永続的なラプラシアン、永続的なパスラプラシアン、永続的な層ラプラシアン、永続的なハイパーグラフラプラシアン、永続的なハイパーディグラフラプラシアン、進化的ド・ラム=ホッジ理論を含む永続的なトポロジカルラプラシアン(PTL)のクラスが、現在のTDAの限界を効果的に克服し、より強力なTDAアプローチの新たな世代を提供することができると主張している。
トポロジカルディープラーニングの一般的な枠組みでは、数学支援指向進化(MADE)は将来のタンパク質工学に大きな可能性を秘めている。
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