論文の概要: CrysFormer: Protein Structure Prediction via 3d Patterson Maps and Partial Structure Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03899v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 21:10:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 06:22:29.724481
• Title: CrysFormer: Protein Structure Prediction via 3d Patterson Maps and Partial Structure Attention
• Title（参考訳）: crysformer: 3次元パターソン写像によるタンパク質構造予測と部分構造注意
• Authors: Chen Dun, Qiutai Pan, Shikai Jin, Ria Stevens, Mitchell D. Miller, George N. Phillips, Jr., Anastasios Kyrillidis
• Abstract要約: タンパク質の3次元構造は、しばしば非自明な計算コストをもたらす。 本稿では,タンパク質結晶学と部分構造情報を直接利用するトランスフォーマーモデルを提案する。 提案手法はtextttCrysFormer と呼ばれ,より小さなデータセットサイズと計算コストの削減に基づいて精度の高い予測を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.716601082662128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Determining the structure of a protein has been a decades-long open question. A protein's three-dimensional structure often poses nontrivial computation costs, when classical simulation algorithms are utilized. Advances in the transformer neural network architecture -- such as AlphaFold2 -- achieve significant improvements for this problem, by learning from a large dataset of sequence information and corresponding protein structures. Yet, such methods only focus on sequence information; other available prior knowledge, such as protein crystallography and partial structure of amino acids, could be potentially utilized. To the best of our knowledge, we propose the first transformer-based model that directly utilizes protein crystallography and partial structure information to predict the electron density maps of proteins. Via two new datasets of peptide fragments (2-residue and 15-residue) , we demonstrate our method, dubbed \texttt{CrysFormer}, can achieve accurate predictions, based on a much smaller dataset size and with reduced computation costs.
• Abstract（参考訳）: タンパク質の構造を決定することは、数十年にわたるオープンな問題である。 タンパク質の3次元構造は、古典的シミュレーションアルゴリズムが使用されるとき、しばしば非自明な計算コストをもたらす。 alphafold2のようなトランスフォーマーニューラルネットワークアーキテクチャの進歩は、シーケンス情報と対応するタンパク質構造の大規模なデータセットから学習することで、この問題に大きな改善を達成している。 しかし、このような手法は配列情報のみに焦点を当てており、タンパク質結晶学やアミノ酸の部分構造などの他の利用可能な事前知識を活用できる可能性がある。 我々は,タンパク質の電子密度マップを予測するために,タンパク質結晶学と部分構造情報を直接利用するトランスフォーマーモデルを提案する。 ペプチドフラグメントの2つの新しいデータセット(2-residueと15-residue)を用いて,より小さなデータセットサイズと計算コストの低減に基づいて,精度の高い予測を実現できることを示す。

関連論文リスト

• CPE-Pro: A Structure-Sensitive Deep Learning Method for Protein Representation and Origin Evaluation [7.161099050722313]
  タンパク質構造評価用結晶対予測学習モデル(CPE-Pro)を開発した。 CPE-Proはタンパク質の構造情報を学習し、構造間の差異を捉え、4つのデータクラスの正確なトレーサビリティを実現する。 我々は Foldseek を用いてタンパク質構造を「構造配列」にエンコードし、タンパク質構造配列言語モデル SSLM を訓練した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T02:21:56Z)
• A Protein Structure Prediction Approach Leveraging Transformer and CNN Integration [4.909112037834705]
  本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CCN)を用いた2次元融合深層ニューラルネットワークモデルDstruCCNと、単一配列タンパク質構造予測のための教師付きトランスフォーマー言語モデルを採用する。 両者のトレーニング特徴を組み合わせ、タンパク質トランスフォーマー結合部位マトリックスを予測し、エネルギー最小化を用いて三次元構造を再構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T12:24:20Z)
• Protein 3D Graph Structure Learning for Robust Structure-based Protein Property Prediction [43.46012602267272]
  タンパク質の構造に基づく特性予測は、様々な生物学的タスクにおいて有望なアプローチとして現れてきた。 現在のプラクティスは、推論中に正確に予測された構造を用いるだけで、予測精度の顕著な低下に悩まされている。 本フレームワークはモデルに依存しず,予測構造と実験構造の両方の特性予測の改善に有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T08:43:42Z)
• Structure-informed Language Models Are Protein Designers [69.70134899296912]
  配列ベースタンパク質言語モデル(pLM)の汎用的手法であるLM-Designを提案する。 pLMに軽量な構造アダプターを埋め込んだ構造手術を行い,構造意識を付加した構造手術を行った。 実験の結果,我々の手法は最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T10:49:52Z)
• Learning Geometrically Disentangled Representations of Protein Folding Simulations [72.03095377508856]
  この研究は、薬物標的タンパク質の構造的アンサンブルに基づいて生成ニューラルネットワークを学習することに焦点を当てている。 モデル課題は、様々な薬物分子に結合したタンパク質の構造的変動を特徴付けることである。 その結果,我々の幾何学的学習に基づく手法は,複雑な構造変化を生成するための精度と効率の両方を享受できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T19:38:00Z)
• Structure-aware Protein Self-supervised Learning [50.04673179816619]
  本稿では,タンパク質の構造情報を取得するための構造認識型タンパク質自己教師学習法を提案する。 特に、タンパク質構造情報を保存するために、よく設計されたグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを事前訓練する。 タンパク質言語モデルにおける逐次情報と特別に設計されたGNNモデルにおける構造情報との関係を,新しい擬似二段階最適化手法を用いて同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T02:18:41Z)
• G-VAE, a Geometric Convolutional VAE for ProteinStructure Generation [41.66010308405784]
  本稿では,3次元タンパク質構造の比較,変形,生成のための統合幾何学的ニューラルネットワーク手法を提案する。 本手法は, トレーニングデータの構造と異なり, 可塑性構造を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T16:52:48Z)
• EBM-Fold: Fully-Differentiable Protein Folding Powered by Energy-based Models [53.17320541056843]
  本研究では,データ駆動型生成ネットワークを用いたタンパク質構造最適化手法を提案する。 EBM-Foldアプローチは,従来のロゼッタ構造最適化ルーチンと比較して,高品質なデコイを効率よく生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T03:40:29Z)
• Transfer Learning for Protein Structure Classification at Low Resolution [124.5573289131546]
  タンパク質のクラスとアーキテクチャの正確な(geq$80%)予測を、低い(leq$3A)解像度で決定された構造から行うことができることを示す。 本稿では, 高速で低コストなタンパク質構造を低解像度で分類するための概念実証と, 機能予測への拡張の基礎を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T15:01:32Z)
• BERTology Meets Biology: Interpreting Attention in Protein Language Models [124.8966298974842]
  注目レンズを用いたタンパク質トランスフォーマーモデルの解析方法を示す。 注意はタンパク質の折りたたみ構造を捉え、基礎となる配列では遠く離れているが、三次元構造では空間的に近接しているアミノ酸を接続する。 また、注意とタンパク質構造との相互作用を三次元的に可視化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T21:50:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。