論文の概要: Rigid Protein-Protein Docking via Equivariant Elliptic-Paraboloid Interface Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08986v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 05:39:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 16:46:32.629878
• Title: Rigid Protein-Protein Docking via Equivariant Elliptic-Paraboloid Interface Prediction
• Title（参考訳）: 等変楕円-パラボロイド界面予測によるリギドタンパク質-プロテインドッキング
• Authors: Ziyang Yu, Wenbing Huang, Yang Liu
• Abstract要約: 硬質タンパク質ドッキングの研究は、薬物設計やタンパク質工学といった様々なタスクにおいて重要な役割を担っている。 本稿では,タンパク質-タンパク質ドッキングインタフェースを表現するために,楕円型パラボロイドを予測するElliDockという新しい学習手法を提案する。 その設計上、エリドックはタンパク質の任意の回転/翻訳に関して独立に同型である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.73508673791042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The study of rigid protein-protein docking plays an essential role in a variety of tasks such as drug design and protein engineering. Recently, several learning-based methods have been proposed for the task, exhibiting much faster docking speed than those computational methods. In this paper, we propose a novel learning-based method called ElliDock, which predicts an elliptic paraboloid to represent the protein-protein docking interface. To be specific, our model estimates elliptic paraboloid interfaces for the two input proteins respectively, and obtains the roto-translation transformation for docking by making two interfaces coincide. By its design, ElliDock is independently equivariant with respect to arbitrary rotations/translations of the proteins, which is an indispensable property to ensure the generalization of the docking process. Experimental evaluations show that ElliDock achieves the fastest inference time among all compared methods and is strongly competitive with current state-of-the-art learning-based models such as DiffDock-PP and Multimer particularly for antibody-antigen docking.
• Abstract（参考訳）: 硬質タンパク質ドッキングの研究は、薬物設計やタンパク質工学といった様々なタスクにおいて重要な役割を果たす。 近年,これらの手法よりも高速なドッキング速度を示す学習ベース手法が提案されている。 本稿では,タンパク質-タンパク質ドッキングインタフェースを表現するために,楕円型パラボロイドを予測するElliDockという新しい学習手法を提案する。 具体的には、2つの入力タンパク質の楕円型パラボロイド界面をそれぞれ推定し、2つの界面を一致させることでドッキングのロート翻訳変換を得る。 その設計により、ellidockはタンパク質の任意の回転/翻訳に関して独立に同値であり、ドッキングプロセスの一般化を保証するために欠かせない性質である。 実験により,ElliDockは比較手法の中で最も高速な推論時間を達成し,DiffDock-PPやMultimerといった最先端の学習モデルと強く競合することが示された。

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