論文の概要: GPCR-BERT: Interpreting Sequential Design of G Protein Coupled Receptors Using Protein Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19915v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 18:28:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 18:01:56.375726
• Title: GPCR-BERT: Interpreting Sequential Design of G Protein Coupled Receptors Using Protein Language Models
• Title（参考訳）: GPCR-BERT:タンパク質言語モデルを用いたGタンパク質結合受容体のシーケンス設計の解釈
• Authors: Seongwon Kim, Parisa Mollaei, Akshay Antony, Rishikesh Magar, Amir Barati Farimani
• Abstract要約: 我々はGPCR結合受容体(GPCR)のシーケンシャル設計を理解するためのGPCR-BERTモデルを開発した。 GPCRはFDAが承認した医薬品の3分の1以上を標的としている。 我々は、結合ポケットの残基と保存モチーフのいくつかの関係について光を当てることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.812284760539713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the rise of Transformers and Large Language Models (LLMs) in Chemistry and Biology, new avenues for the design and understanding of therapeutics have opened up to the scientific community. Protein sequences can be modeled as language and can take advantage of recent advances in LLMs, specifically with the abundance of our access to the protein sequence datasets. In this paper, we developed the GPCR-BERT model for understanding the sequential design of G Protein-Coupled Receptors (GPCRs). GPCRs are the target of over one-third of FDA-approved pharmaceuticals. However, there is a lack of comprehensive understanding regarding the relationship between amino acid sequence, ligand selectivity, and conformational motifs (such as NPxxY, CWxP, E/DRY). By utilizing the pre-trained protein model (Prot-Bert) and fine-tuning with prediction tasks of variations in the motifs, we were able to shed light on several relationships between residues in the binding pocket and some of the conserved motifs. To achieve this, we took advantage of attention weights, and hidden states of the model that are interpreted to extract the extent of contributions of amino acids in dictating the type of masked ones. The fine-tuned models demonstrated high accuracy in predicting hidden residues within the motifs. In addition, the analysis of embedding was performed over 3D structures to elucidate the higher-order interactions within the conformations of the receptors.
• Abstract（参考訳）: 化学・生物学におけるトランスフォーマーと大規模言語モデル(LLM)の台頭に伴い、治療の設計と理解のための新たな道が科学界に開かれた。 タンパク質配列は言語としてモデル化することができ、特にタンパク質配列データセットへのアクセスが豊富であるLLMの最近の進歩を利用することができる。 本稿では,GPCR(G Protein-Coupled Receptors)のシーケンシャルデザインを理解するためのGPCR-BERTモデルを開発した。 gpcrはfda承認薬の3分の1以上がターゲットである。 しかし、アミノ酸配列、リガンド選択性、コンフォメーションモチーフ(NPxxY、CWxP、E/DRYなど)の関係に関する包括的な理解が欠如している。 予め訓練したタンパク質モデル(Prot-Bert)を用いて,モチーフの変動の予測タスクを微調整することで,結合ポケットの残基と保存モチーフのいくつかの関連性を明らかにすることができた。 これを実現するために,我々は,マスキングのタイプを決定する際に,アミノ酸の寄与度を抽出するために解釈されるモデルの注意重みと隠れ状態を利用した。 微調整されたモデルはモチーフ内の隠れた残差の予測において高い精度を示した。 さらに,3次元構造上に埋め込み解析を行い,受容体のコンフォメーション内での高次相互作用を解明した。

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