論文の概要: Protein binding affinity prediction under multiple substitutions applying eGNNs on Residue and Atomic graphs combined with Language model information: eGRAL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02374v1
• Date: Fri, 3 May 2024 10:33:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 20:10:00.703860
• Title: Protein binding affinity prediction under multiple substitutions applying eGNNs on Residue and Atomic graphs combined with Language model information: eGRAL
• Title（参考訳）: 残基および原子グラフ上のeGNNと言語モデル情報を組み合わせた複数置換によるタンパク質結合親和性予測:eGRAL
• Authors: Arturo Fiorellini-Bernardis, Sebastien Boyer, Christoph Brunken, Bakary Diallo, Karim Beguir, Nicolas Lopez-Carranza, Oliver Bent,
• Abstract要約: ディープラーニングは、シリコン内予測と生体内観測のギャップを埋めることのできる強力なツールとして、ますます認識されている。 タンパク質複合体中のアミノ酸置換物からの結合親和性変化を予測するための新しいグラフニューラルネットワークアーキテクチャであるeGRALを提案する。 eGralは、タンパク質の大規模言語モデルから抽出された特徴のおかげで、残基、原子スケール、進化スケールを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.840390797252648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Protein-protein interactions (PPIs) play a crucial role in numerous biological processes. Developing methods that predict binding affinity changes under substitution mutations is fundamental for modelling and re-engineering biological systems. Deep learning is increasingly recognized as a powerful tool capable of bridging the gap between in-silico predictions and in-vitro observations. With this contribution, we propose eGRAL, a novel SE(3) equivariant graph neural network (eGNN) architecture designed for predicting binding affinity changes from multiple amino acid substitutions in protein complexes. eGRAL leverages residue, atomic and evolutionary scales, thanks to features extracted from protein large language models. To address the limited availability of large-scale affinity assays with structural information, we generate a simulated dataset comprising approximately 500,000 data points. Our model is pre-trained on this dataset, then fine-tuned and tested on experimental data.
• Abstract（参考訳）: タンパク質とタンパク質の相互作用(PPI)は、多くの生物学的プロセスにおいて重要な役割を果たす。 置換変異の下での結合親和性変化を予測する手法の開発は、生物学的システムのモデリングと再設計に不可欠である。 ディープラーニングは、シリコン内予測と生体内観測のギャップを埋めることのできる強力なツールとして、ますます認識されている。 この貢献により、タンパク質複合体における複数のアミノ酸置換物からの結合親和性変化を予測するために設計された、新しいSE(3)同変グラフニューラルネットワークeGNNアーキテクチャであるeGRALを提案する。 eGralは、タンパク質の大規模言語モデルから抽出された特徴のおかげで、残基、原子スケール、進化スケールを利用する。 構造情報を用いた大規模アフィニティアッセイの可用性の限界に対処するため,約50万個のデータポイントからなるシミュレーションデータセットを作成した。 私たちのモデルは、このデータセットで事前トレーニングされ、実験データで微調整され、テストされます。

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