論文の概要: A Protein Structure Prediction Approach Leveraging Transformer and CNN Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19095v2
• Date: Fri, 8 Mar 2024 05:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 22:26:59.601038
• Title: A Protein Structure Prediction Approach Leveraging Transformer and CNN Integration
• Title（参考訳）: トランスとCNNを統合したタンパク質構造予測手法
• Authors: Yanlin Zhou, Kai Tan, Xinyu Shen, Zheng He, Haotian Zheng
• Abstract要約: 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CCN)を用いた2次元融合深層ニューラルネットワークモデルDstruCCNと、単一配列タンパク質構造予測のための教師付きトランスフォーマー言語モデルを採用する。 両者のトレーニング特徴を組み合わせ、タンパク質トランスフォーマー結合部位マトリックスを予測し、エネルギー最小化を用いて三次元構造を再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.909112037834705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Proteins are essential for life, and their structure determines their function. The protein secondary structure is formed by the folding of the protein primary structure, and the protein tertiary structure is formed by the bending and folding of the secondary structure. Therefore, the study of protein secondary structure is very helpful to the overall understanding of protein structure. Although the accuracy of protein secondary structure prediction has continuously improved with the development of machine learning and deep learning, progress in the field of protein structure prediction, unfortunately, remains insufficient to meet the large demand for protein information. Therefore, based on the advantages of deep learning-based methods in feature extraction and learning ability, this paper adopts a two-dimensional fusion deep neural network model, DstruCCN, which uses Convolutional Neural Networks (CCN) and a supervised Transformer protein language model for single-sequence protein structure prediction. The training features of the two are combined to predict the protein Transformer binding site matrix, and then the three-dimensional structure is reconstructed using energy minimization.
• Abstract（参考訳）: タンパク質は生命に必須であり、その構造は機能を決定する。 タンパク質二次構造は、タンパク質一次構造の折り畳みによって形成され、タンパク質第三構造は二次構造の折り畳みによって形成される。 したがって、タンパク質二次構造の研究はタンパク質構造全体の理解に非常に役立つ。 機械学習やディープラーニングの開発によって、タンパク質二次構造予測の精度は継続的に向上しているが、残念ながらタンパク質構造予測の分野の進歩は、タンパク質情報に対する大きな需要を満たすには不十分である。 そこで本研究では,特徴抽出と学習能力の深層学習手法の利点を活かして,畳み込みニューラルネットワーク(CCN)を用いた2次元融合深層ニューラルネットワークモデルDstruCCNと,単一配列タンパク質構造予測のための教師付きトランスフォーマータンパク質言語モデルを採用する。 2つのトレーニング特徴を組み合わせることで、タンパク質トランスフォーマー結合部位行列を予測し、3次元構造をエネルギー最小化を用いて再構成する。

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