Fugu-MT 論文翻訳(概要): Effective Protein-Protein Interaction Exploration with PPIretrieval

論文の概要: Effective Protein-Protein Interaction Exploration with PPIretrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03675v1
Date: Tue, 6 Feb 2024 03:57:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-07 16:42:48.513566
Title: Effective Protein-Protein Interaction Exploration with PPIretrieval
Title（参考訳）: PPIretrievalを用いたタンパク質とタンパク質の効果的な相互作用探索
Authors: Chenqing Hua, Connor Coley, Guy Wolf, Doina Precup, Shuangjia Zheng
Abstract要約: PPIretrievalはタンパク質とタンパク質の相互作用を探索する最初の深層学習モデルである。 PPIretrievalは、埋め込み空間における潜在的なPPIを探し、タンパク質表面の豊富な幾何学的および化学的情報を収集する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 46.07027715907749
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Protein-protein interactions (PPIs) are crucial in regulating numerous cellular functions, including signal transduction, transportation, and immune defense. As the accuracy of multi-chain protein complex structure prediction improves, the challenge has shifted towards effectively navigating the vast complex universe to identify potential PPIs. Herein, we propose PPIretrieval, the first deep learning-based model for protein-protein interaction exploration, which leverages existing PPI data to effectively search for potential PPIs in an embedding space, capturing rich geometric and chemical information of protein surfaces. When provided with an unseen query protein with its associated binding site, PPIretrieval effectively identifies a potential binding partner along with its corresponding binding site in an embedding space, facilitating the formation of protein-protein complexes.
Abstract（参考訳）: 蛋白-タンパク質相互作用(ppis)は、シグナル伝達、輸送、免疫防御など多くの細胞機能を制御する上で重要である。多鎖タンパク質複合体構造の予測精度が向上するにつれて、大きな複雑な宇宙を効率的にナビゲートして潜在的なppisを同定することが課題となっている。本稿では,タンパク質-タンパク質相互作用探索のための最初の深層学習モデルであるPPIretrievalを提案する。 PPIretrievalは、その結合部位に未知のクエリタンパク質を付与すると、その結合部位とそれに対応する結合部位とを効果的に同定し、タンパク質-タンパク質複合体の形成を促進する。

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