論文の概要: ETDock: A Novel Equivariant Transformer for Protein-Ligand Docking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08061v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 06:23:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 11:09:20.079114
• Title: ETDock: A Novel Equivariant Transformer for Protein-Ligand Docking
• Title（参考訳）: ETDock:タンパク質-リガンドドッキングのための新しい等価変圧器
• Authors: Yiqiang Yi, Xu Wan, Yatao Bian, Le Ou-Yang and Peilin Zhao
• Abstract要約: 従来のドッキング法は、タンパク質と薬物のドッキングを予測するために、スコアリング機能とディープラーニングに依存している。 本稿では,タンパク質リガンドドッキングポーズ予測のためのトランスフォーマーニューラルネットワークを提案する。 実データを用いた実験結果から,本モデルが最先端の性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.14826783009814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the docking between proteins and ligands is a crucial and challenging task for drug discovery. However, traditional docking methods mainly rely on scoring functions, and deep learning-based docking approaches usually neglect the 3D spatial information of proteins and ligands, as well as the graph-level features of ligands, which limits their performance. To address these limitations, we propose an equivariant transformer neural network for protein-ligand docking pose prediction. Our approach involves the fusion of ligand graph-level features by feature processing, followed by the learning of ligand and protein representations using our proposed TAMformer module. Additionally, we employ an iterative optimization approach based on the predicted distance matrix to generate refined ligand poses. The experimental results on real datasets show that our model can achieve state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: タンパク質とリガンドのドッキングを予測することは、薬物発見にとって極めて重要な課題である。 しかし、従来のドッキング法は主にスコアリング機能に依存しており、ディープラーニングに基づくドッキング手法は、通常、タンパク質やリガンドの3次元空間情報や、その性能を制限するリガンドのグラフレベルの特徴を無視する。 これらの制約に対処するため,タンパク質リガンドドッキングポーズ予測のための変圧器ニューラルネットワークを提案する。 我々のアプローチは,特徴処理によるリガンドグラフレベルの特徴の融合と,提案したTAMformerモジュールを用いたリガンドおよびタンパク質表現の学習である。 さらに, 予測距離行列に基づく反復最適化手法を採用し, 洗練された配位子ポーズを生成する。 実データを用いた実験結果から,本モデルが最先端の性能を実現できることが示された。

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