論文の概要: H-Packer: Holographic Rotationally Equivariant Convolutional Neural Network for Protein Side-Chain Packing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09312v2
• Date: Tue, 28 Nov 2023 18:31:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-30 12:40:32.921607
• Title: H-Packer: Holographic Rotationally Equivariant Convolutional Neural Network for Protein Side-Chain Packing
• Title（参考訳）: H-Packer:タンパク質側鎖包装のためのホログラフィック回転同変畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Gian Marco Visani, William Galvin, Michael Neal Pun, Armita Nourmohammad
• Abstract要約: タンパク質側鎖パッキングは構造モデリングの重要なサブタスクである。 2つの軽量回転同変ニューラルネットワーク上に構築されたサイドチェーンパッキングのための新しい2段階アルゴリズムを提案する。 CASP13とCASP14の目標に対して,本手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately modeling protein 3D structure is essential for the design of functional proteins. An important sub-task of structure modeling is protein side-chain packing: predicting the conformation of side-chains (rotamers) given the protein's backbone structure and amino-acid sequence. Conventional approaches for this task rely on expensive sampling procedures over hand-crafted energy functions and rotamer libraries. Recently, several deep learning methods have been developed to tackle the problem in a data-driven way, albeit with vastly different formulations (from image-to-image translation to directly predicting atomic coordinates). Here, we frame the problem as a joint regression over the side-chains' true degrees of freedom: the dihedral $\chi$ angles. We carefully study possible objective functions for this task, while accounting for the underlying symmetries of the task. We propose Holographic Packer (H-Packer), a novel two-stage algorithm for side-chain packing built on top of two light-weight rotationally equivariant neural networks. We evaluate our method on CASP13 and CASP14 targets. H-Packer is computationally efficient and shows favorable performance against conventional physics-based algorithms and is competitive against alternative deep learning solutions.
• Abstract（参考訳）: タンパク質の正確なモデリングは機能タンパク質の設計に不可欠である。 構造モデリングの重要なサブタスクは、タンパク質の背骨構造とアミノ酸配列から側鎖(ロータマー)の配座を予測するタンパク質側鎖パッキングである。 この課題に対する従来のアプローチは、手作りエネルギー関数やロータマーライブラリに対する高価なサンプリング手順に依存している。 近年、画像から画像への変換から原子座標の直接予測まで、非常に異なる定式化ではあるものの、データ駆動方式でこの問題に取り組むために、いくつかのディープラーニング手法が開発されている。 ここでは、この問題をサイドチェインの真の自由度に対する合同回帰として表す: dihedral $\chi$ angles である。 我々は、タスクの基本的な対称性を考慮しつつ、このタスクの目的関数を慎重に研究する。 2つの軽量回転同変ニューラルネットワーク上に構築されたサイドチェーンパッキングのための新しい2段階アルゴリズムであるホログラフィックパッカー(H-Packer)を提案する。 CASP13とCASP14の目標に対して,本手法の評価を行った。 H-Packerは計算効率が良く、従来の物理ベースのアルゴリズムよりも優れた性能を示し、代替のディープラーニングソリューションと競合する。

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