Fugu-MT 論文翻訳(概要): FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding

論文の概要: FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06763v1
Date: Tue, 10 Oct 2023 16:39:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-11 14:37:03.772819
Title: FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding
Title（参考訳）: FABind:高速かつ高精度なタンパク質-リガンド結合
Authors: Qizhi Pei, Kaiyuan Gao, Lijun Wu, Jinhua Zhu, Yingce Xia, Shufang Xie, Tao Qin, Kun He, Tie-Yan Liu, Rui Yan
Abstract要約: $mathbfFABind$はポケット予測とドッキングを組み合わせたエンドツーエンドモデルで、正確で高速なタンパク質-リガンド結合を実現する。提案モデルでは,既存手法と比較して有効性と効率性に強い利点が示される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 127.7790493202716
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Modeling the interaction between proteins and ligands and accurately predicting their binding structures is a critical yet challenging task in drug discovery. Recent advancements in deep learning have shown promise in addressing this challenge, with sampling-based and regression-based methods emerging as two prominent approaches. However, these methods have notable limitations. Sampling-based methods often suffer from low efficiency due to the need for generating multiple candidate structures for selection. On the other hand, regression-based methods offer fast predictions but may experience decreased accuracy. Additionally, the variation in protein sizes often requires external modules for selecting suitable binding pockets, further impacting efficiency. In this work, we propose $\mathbf{FABind}$, an end-to-end model that combines pocket prediction and docking to achieve accurate and fast protein-ligand binding. $\mathbf{FABind}$ incorporates a unique ligand-informed pocket prediction module, which is also leveraged for docking pose estimation. The model further enhances the docking process by incrementally integrating the predicted pocket to optimize protein-ligand binding, reducing discrepancies between training and inference. Through extensive experiments on benchmark datasets, our proposed $\mathbf{FABind}$ demonstrates strong advantages in terms of effectiveness and efficiency compared to existing methods. Our code is available at $\href{https://github.com/QizhiPei/FABind}{Github}$.
Abstract（参考訳）: タンパク質とリガンド間の相互作用をモデル化し、その結合構造を正確に予測することは、薬物の発見において非常に難しい課題である。ディープラーニングの最近の進歩は、サンプリングベースと回帰ベースの方法が2つの顕著なアプローチとして登場し、この問題に対処する上で有望であることを示している。しかし、これらの方法には顕著な制限がある。サンプリングベースの方法は、選択のために複数の候補構造を生成する必要があるため、しばしば効率が低下する。一方,回帰法では予測速度は速いが,精度は低下する可能性がある。さらに、タンパク質サイズの変化は、しばしば適切な結合ポケットを選択するために外部モジュールを必要とする。そこで本研究では,ポケット予測とドッキングを組み合わせて,高精度かつ高速なタンパク質-リガンド結合を実現するエンド・ツー・エンドモデルである $\mathbf{FABind}$ を提案する。 $\mathbf{FABind}$にはユニークなリガンドインフォームドポケット予測モジュールが組み込まれており、ドッキングポーズ推定にも利用される。このモデルは、予測されたポケットを統合してタンパク質-リガンド結合を最適化し、トレーニングと推論の相違を減らすことでドッキングをさらに強化する。ベンチマークデータセットに関する広範な実験を通じて,提案した$\mathbf{FABind}$は,既存手法と比較して有効性や効率性に強い優位性を示す。私たちのコードは$\href{https://github.com/QizhiPei/FABind}{Github}$で利用可能です。

関連論文リスト

The N-Grammys: Accelerating Autoregressive Inference with Learning-Free Batched Speculation [48.52206677611072]
投機的復号化は、より小さなドラフトモデルによって生成されたトークンを並列に検証することで、言語モデルの自己回帰生成を高速化することを目的としている。単純な戦略の組み合わせは、異なるタスクに対して大きな推論スピードアップを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-06T09:23:50Z)
Exploiting Pre-trained Models for Drug Target Affinity Prediction with Nearest Neighbors [58.661454334877256]
薬物-標的結合親和性(DTA)予測は、薬物発見に不可欠である。 DTA予測へのディープラーニング手法の適用にもかかわらず、達成された精度は依然として準最適である。事前学習したDTA予測モデルに適用した非表現埋め込みに基づく検索手法である$k$NN-DTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-21T15:49:05Z)
PLA-SGCN: Protein-Ligand Binding Affinity Prediction by Integrating Similar Pairs and Semi-supervised Graph Convolutional Network [6.024776891570197]
半教師付きグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いたPLA予測(タスク予測ステップ)において検索したハードタンパク質-リガンドペアを統合することを目的とする。その結果,提案手法は同等の手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-13T03:27:02Z)
Decoupled Prototype Learning for Reliable Test-Time Adaptation [50.779896759106784]
テスト時間適応(TTA)は、推論中にトレーニング済みのソースモデルをターゲットドメインに継続的に適応させるタスクである。 1つの一般的なアプローチは、推定擬似ラベルによるクロスエントロピー損失を伴う微調整モデルである。本研究は, 各試料の分類誤差を最小化することで, クロスエントロピー損失の脆弱性がラベルノイズを引き起こすことを明らかにした。本稿では,プロトタイプ中心の損失計算を特徴とする新しいDPL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-15T03:33:39Z)
Noisy Correspondence Learning with Self-Reinforcing Errors Mitigation [63.180725016463974]
クロスモーダル検索は、実際は精力的な、十分に整合した大規模データセットに依存している。我々は、新しい雑音対応学習フレームワーク、textbfSelf-textbfReinforcing textbfErrors textbfMitigation(SREM)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-27T09:03:43Z)
Smoothly Giving up: Robustness for Simple Models [30.56684535186692]
このようなモデルをトレーニングするアルゴリズムの例としては、ロジスティック回帰とブースティングがある。我々は、標準凸損失関数間のチューニングを行う、$Served-Servedジョイント凸損失関数を用いて、そのようなモデルを堅牢に訓練する。また、ロジスティック回帰のためのCOVID-19データセットを強化し、複数の関連ドメインにまたがる効果のアプローチを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-17T19:48:11Z)
Surprises in adversarially-trained linear regression [12.33259114006129]
敵の訓練はこのような例に対して最も効果的なアプローチの1つである。本稿では,線形回帰問題に対して,凸問題として逆行訓練を定式化できることを述べる。十分に多くの特徴や十分小さな正規化パラメータに対して、学習されたモデルはトレーニングデータを完全に補間することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-25T11:54:42Z)
EquiBind: Geometric Deep Learning for Drug Binding Structure Prediction [31.191844909335963]
薬物のような分子が特定のタンパク質標的にどのように結合するかを予測することは、薬物発見における中核的な問題である。非常に高速な計算結合法は、高速な仮想スクリーニングや薬物工学といった重要な応用を可能にする。本稿では,SE(3)-同変な幾何学的深層学習モデルであるEquiBindを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-07T16:26:05Z)
Evaluating Prediction-Time Batch Normalization for Robustness under Covariate Shift [81.74795324629712]
我々は予測時間バッチ正規化と呼び、共変量シフト時のモデル精度とキャリブレーションを大幅に改善する。予測時間バッチ正規化は、既存の最先端アプローチに相補的な利点をもたらし、ロバスト性を向上させることを示します。この手法は、事前トレーニングと併用して使用すると、さまざまな結果が得られるが、より自然なタイプのデータセットシフトでは、パフォーマンスが良くないようだ。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-19T05:08:43Z)
Improved Protein-ligand Binding Affinity Prediction with Structure-Based Deep Fusion Inference [3.761791311908692]
正確なタンパク質-リガンド結合親和性を予測することは、薬物発見において重要である。深層畳み込みとグラフニューラルネットワークに基づくアプローチの最近の進歩により、モデルの性能は入力データ表現に依存する。結合親和性予測を改善するため、2つのニューラルネットワークモデルの異なる特徴表現の恩恵を受けるための融合モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-17T22:26:27Z)

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。