論文の概要: AtomSurf : Surface Representation for Learning on Protein Structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16519v2
- Date: Mon, 5 Feb 2024 11:01:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 04:52:07.911973
- Title: AtomSurf : Surface Representation for Learning on Protein Structures
- Title(参考訳): AtomSurf : タンパク質構造学習のための表面表現
- Authors: Vincent Mallet, Souhaib Attaiki and Maks Ovsjanikov
- Abstract要約: 我々は3D$に埋め込まれた$textit surfacesとしてタンパク質を表現し、確立されたベンチマークの中でこの表現を評価する。
最初の発見は、有望な結果にもかかわらず、最先端のサーフェスベースの学習アプローチだけでは、このベンチマーク上の他のモダリティと競合しないということです。
グラフと表面ベースのアプローチを単一の学習可能なアーキテクチャに組み込んだ,新たなシナジスティックアプローチを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.31161188889234
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: An essential aspect of learning from protein structures is the choice of
their representation as a geometric object (be it a grid, graph, or surface),
which conditions the associated learning method. The performance of a given
approach will then depend on both the representation and its corresponding
learning model.
In this paper, we investigate representing proteins as $\textit{surfaces
embedded in 3D}$ and evaluate this representation within an established
benchmark: atom3d. Our first finding is that despite promising results,
state-of-the-art surface-based learning approaches alone are not competitive
with other modalities on this benchmark. Building on this, we introduce a novel
synergistic approach that incorporates graph and surface-based approaches
within a single learnable architecture. We show that using this combination,
which inherits the strengths of the two representations, we obtain
state-of-the-art results across $\textit{all tested tasks}$, on the atom3d
benchmark, as well as on binding pocket classification. Our code and data can
be found online: https://github.com/Vincentx15/atom2D.
- Abstract(参考訳): タンパク質構造から学ぶ上で重要な側面は、それらの表現を幾何学的対象(グリッド、グラフ、表面など)として選択することであり、関連する学習方法を条件付ける。
与えられたアプローチのパフォーマンスは、表現とそれに対応する学習モデルの両方に依存します。
本稿では,タンパク質を$\textit{surfaces embedded in 3d}$として表現し,その表現を確立されたベンチマークatom3dで評価する。
最初の発見は、有望な結果にもかかわらず、最先端のsurfaceベースの学習アプローチだけでは、このベンチマークの他のモダリティとは競合しないということです。
そこで本研究では,1つの学習可能なアーキテクチャにグラフとサーフェスベースのアプローチを組み込んだ新しい相乗的アプローチを提案する。
2つの表現の長所を継承するこの組み合わせを用いることで、$\textit{all test task}$、atom3dベンチマーク、およびバインディングポケット分類において、最先端の結果が得られることを示す。
私たちのコードとデータはオンラインで見つけることができます。
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