論文の概要: Protein intrinsic disorder prediction using Attention U-Net and ProtTrans protein language model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08108v2
- Date: Thu, 11 Jul 2024 12:41:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 22:48:00.992078
- Title: Protein intrinsic disorder prediction using Attention U-Net and ProtTrans protein language model
- Title（参考訳）: Attention U-Net と ProtTrans タンパク言語モデルを用いたタンパク質固有性障害予測
- Authors: Krzysztof Kotowski, Irena Roterman, Katarzyna Stapor,
- Abstract要約: この論文は、意図的U-Net畳み込みニューラルネットワークに基づく、新しいタンパク質内在性障害予測器であるDunctionUnetLMを前文として紹介する。
これは、MSAを用いたflDPnnおよびIDP-CRF予測器と、同じProtTransモデルの特徴を用いたSETH予測器との直接比較において、上位結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The prediction of intrinsic disorder regions has significant implications for understanding protein function, structure, and dynamics. It can help to discover novel functions or protein-protein interactions essential to designing new drugs, therapies, or enzymes. Recently, a new generation of predictors based on protein language models is emerging. These algorithms reach state-of-the-art accuracy without calculating time-consuming multiple sequence alignments (MSAs). The article pre-sents a new protein intrinsic disorder predictor DisorderUnetLM based on the Attention U-Net convolutional neural network using features from the protein language model ProtTrans. DisorderUnetLM shows top results in the direct comparison with flDPnn and IDP-CRF predictors using MSAs and with the SETH predictor using features from the same ProtTrans model. Moreover, among 41 predictors from the latest Critical Assessment of Protein Intrinsic Disorder Prediction (CAID-2) benchmark, it ranks 9th for the Disorder-PDB subset (with ROC-AUC of 0.924) and 1st for the Disorder-NOX subset (with ROC-AUC of 0.844) which confirms its potential to perform well in the upcoming CAID-3 challenge for which Disor-derUnetLM was submitted.
- Abstract（参考訳）: 内因性障害領域の予測は、タンパク質の機能、構造、ダイナミクスを理解する上で重要な意味を持つ。
新しい薬物、治療薬、酵素を設計するのに不可欠な、新規の機能やタンパク質とタンパク質の相互作用を発見するのに役立つ。
近年,タンパク質言語モデルに基づく新しい世代の予測器が出現している。
これらのアルゴリズムは、時間を要する多重シーケンスアライメント(MSA)を計算することなく、最先端の精度に達する。
本稿では、タンパク質言語モデルProtTransの特徴を用いて、意図的U-Net畳み込みニューラルネットワークに基づく、新しいタンパク質内因性障害予測器であるDunctionUnetLMをプリセットする。
DisorderUnetLMは、MSAを用いたflDPnnおよびIDP-CRF予測器と、同じProtTransモデルの特徴を用いたSETH予測器との直接比較において、上位結果を示す。
さらに、最新のタンパク質内因性障害予測(CAID-2)ベンチマークから得られた41の予測者のうち、障害-PDBサブセット(ROC-AUCが0.924)で9位、障害-NOXサブセット(ROC-AUCが0.844)で1位にランクされ、Distor-derUnetLMが提出されたCAID-3課題において、その可能性を確認する。
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