論文の概要: Multi-level Protein Representation Learning for Blind Mutational Effect Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04899v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 03:00:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 16:32:39.562387
• Title: Multi-level Protein Representation Learning for Blind Mutational Effect Prediction
• Title（参考訳）: ブラインド変異効果予測のための多レベルタンパク質表現学習
• Authors: Yang Tan, Bingxin Zhou, Yuanhong Jiang, Yu Guang Wang, Liang Hong
• Abstract要約: 本稿では,タンパク質構造解析のためのシーケンシャルおよび幾何学的アナライザをカスケードする,新しい事前学習フレームワークを提案する。 野生型タンパク質の自然選択をシミュレートすることにより、所望の形質に対する突然変異方向を誘導する。 提案手法は,多種多様な効果予測タスクに対して,パブリックデータベースと2つの新しいデータベースを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.207307163958806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Directed evolution plays an indispensable role in protein engineering that revises existing protein sequences to attain new or enhanced functions. Accurately predicting the effects of protein variants necessitates an in-depth understanding of protein structure and function. Although large self-supervised language models have demonstrated remarkable performance in zero-shot inference using only protein sequences, these models inherently do not interpret the spatial characteristics of protein structures, which are crucial for comprehending protein folding stability and internal molecular interactions. This paper introduces a novel pre-training framework that cascades sequential and geometric analyzers for protein primary and tertiary structures. It guides mutational directions toward desired traits by simulating natural selection on wild-type proteins and evaluates the effects of variants based on their fitness to perform the function. We assess the proposed approach using a public database and two new databases for a variety of variant effect prediction tasks, which encompass a diverse set of proteins and assays from different taxa. The prediction results achieve state-of-the-art performance over other zero-shot learning methods for both single-site mutations and deep mutations.
• Abstract（参考訳）: 誘導進化は、タンパク質工学において必須の役割を担い、既存のタンパク質配列を改良し、新規または強化された機能を達成する。 タンパク質変異の影響を正確に予測するには、タンパク質の構造と機能の詳細な理解が必要である。 大きな自己教師付き言語モデルは、タンパク質配列のみを用いたゼロショット推論において顕著な性能を示したが、これらのモデルは本質的にタンパク質構造の空間的特性を解釈していない。 本稿では,タンパク質一次構造および第3次構造の逐次および幾何学的アナライザをカスケードする新しい事前学習フレームワークを提案する。 野生型タンパク質の自然選択をシミュレートして、望ましい形質への突然変異方向を誘導し、その機能を実行するための適合度に基づいて変異体の効果を評価する。 提案手法は,多種多様なタンパク質群と異なる分類群からのアッセイを含む多種多様な効果予測タスクに対して,パブリックデータベースと2つの新しいデータベースを用いて評価する。 予測結果は,単発突然変異と深発突然変異の両方に対して,他のゼロショット学習法よりも最先端のパフォーマンスを実現する。

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