Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-level protein pre-training with Vabs-Net

論文の概要: Multi-level protein pre-training with Vabs-Net

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01481v3
Date: Tue, 27 Feb 2024 10:25:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-28 21:21:08.984251
Title: Multi-level protein pre-training with Vabs-Net
Title（参考訳）: Vabs-Netを用いた多レベルタンパク質プレトレーニング
Authors: Jiale Zhao, Wanru Zhuang, Jia Song, Yaqi Li, Shuqi Lu
Abstract要約: 本研究では, 3次元タンパク質鎖上でのスパンマスク事前学習戦略を導入し, 残基および原子の有意義な表現を学習する。これにより、多様な下流タスクに適したタンパク質表現を学習するための、シンプルで効果的なアプローチが導かれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3832821078847202
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, there has been a surge in the development of 3D structure-based pre-trained protein models, representing a significant advancement over pre-trained protein language models in various downstream tasks. However, most existing structure-based pre-trained models primarily focus on the residue level, i.e., alpha carbon atoms, while ignoring other atoms like side chain atoms. We argue that modeling proteins at both residue and atom levels is important since the side chain atoms can also be crucial for numerous downstream tasks, for example, molecular docking. Nevertheless, we find that naively combining residue and atom information during pre-training typically fails. We identify a key reason is the information leakage caused by the inclusion of atom structure in the input, which renders residue-level pre-training tasks trivial and results in insufficiently expressive residue representations. To address this issue, we introduce a span mask pre-training strategy on 3D protein chains to learn meaningful representations of both residues and atoms. This leads to a simple yet effective approach to learning protein representation suitable for diverse downstream tasks. Extensive experimental results on binding site prediction and function prediction tasks demonstrate our proposed pre-training approach significantly outperforms other methods. Our code will be made public.
Abstract（参考訳）: 近年、3次元構造に基づく事前学習タンパク質モデルの開発が急増しており、様々な下流タスクにおける事前学習タンパク質言語モデルに対する顕著な進歩を示している。しかし、既存の構造に基づく事前訓練モデルは、主に残基レベル、すなわちアルファ炭素原子に焦点を当て、一方側鎖原子のような他の原子を無視している。側鎖の原子は、例えば分子ドッキングのような多くの下流のタスクにも重要であるので、残基と原子レベルのタンパク質のモデリングが重要であると我々は主張する。それにもかかわらず、予備訓練中に残基と原子情報を鼻で組み合わせることは通常失敗する。そこで,本研究では,残差レベルの事前学習タスクを自明に表現し,残差表現を不十分に表現する,入力に原子構造が組み込まれて情報漏洩が発生する原因を明らかにする。この問題に対処するために,3次元タンパク質鎖上でのスパンマスク事前学習戦略を導入し,残基と原子の有意義な表現を学習する。これにより、さまざまな下流タスクに適したタンパク質表現を学ぶための、シンプルで効果的なアプローチがもたらされる。バインディングサイト予測と関数予測タスクに関する広範囲な実験結果から,提案手法が他の手法を大きく上回ることを示した。私たちのコードは公開されます。

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