論文の概要: EvolMPNN: Predicting Mutational Effect on Homologous Proteins by Evolution Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13418v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 23:06:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 17:43:40.299925
• Title: EvolMPNN: Predicting Mutational Effect on Homologous Proteins by Evolution Encoding
• Title（参考訳）: EvolMPNN:進化的エンコーディングによるホモログタンパク質の変異効果予測
• Authors: Zhiqiang Zhong and Davide Mottin
• Abstract要約: 本稿では進化を意識したメッセージパッシングニューラルネットワークであるEvolMPNNを提案し,進化を意識したタンパク質の埋め込みを学習する。 我々のモデルは最先端の手法よりも最大6.4%良い結果を示し、大きな事前学習モデルと比較して36倍の高速化が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.348896353632165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting protein properties is paramount for biological and medical advancements. Current protein engineering mutates on a typical protein, called the wild-type, to construct a family of homologous proteins and study their properties. Yet, existing methods easily neglect subtle mutations, failing to capture the effect on the protein properties. To this end, we propose EvolMPNN, Evolution-aware Message Passing Neural Network, to learn evolution-aware protein embeddings. EvolMPNN samples sets of anchor proteins, computes evolutionary information by means of residues and employs a differentiable evolution-aware aggregation scheme over these sampled anchors. This way EvolMPNNcan capture the mutation effect on proteins with respect to the anchor proteins. Afterwards, the aggregated evolution-aware embeddings are integrated with sequence embeddings to generate final comprehensive protein embeddings. Our model shows up to 6.4% better than state-of-the-art methods and attains 36x inference speedup in comparison with large pre-trained models.
• Abstract（参考訳）: タンパク質の性質を予測することは、生物学的および医学的な進歩にとって最重要である。 現在のタンパク質工学は、野生型と呼ばれる典型的なタンパク質に変異を与え、ホモログタンパク質のファミリーを構築し、その性質を研究する。 しかし、既存の方法は微妙な突然変異を軽視しやすく、タンパク質の性質への影響を捉えられなかった。 この目的のために,進化型メッセージパッシングニューラルネットワークであるEvolMPNNを提案し,進化型タンパク質の埋め込みを学習する。 EvolMPNNはアンカータンパク質の集合をサンプリングし、残基を用いて進化情報を計算し、これらのアンカーに対して異なる進化を意識したアグリゲーションスキームを用いる。 この方法で、EvolMPNNはアンカータンパク質に対する変異効果を捉えることができる。 その後、進化認識組込みはシーケンス組込みと統合され、最終的な包括的タンパク質組込みを生成する。 我々のモデルは最先端の手法よりも最大6.4%良い結果を示し、大きな事前学習モデルと比較して36倍の高速化が得られる。

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