論文の概要: MSAGPT: Neural Prompting Protein Structure Prediction via MSA Generative Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05347v3
• Date: Mon, 28 Oct 2024 08:51:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:15:39.632647
• Title: MSAGPT: Neural Prompting Protein Structure Prediction via MSA Generative Pre-Training
• Title（参考訳）: MSAGPT:MSA生成前訓練による神経プロンプトタンパク質構造予測
• Authors: Bo Chen, Zhilei Bei, Xingyi Cheng, Pan Li, Jie Tang, Le Song,
• Abstract要約: マルチシークエンスアライメント(MSA)は、タンパク質ファミリーの進化的軌道を明らかにする上で重要な役割を担っている。 MSAGPTは、低MSA状態下でのMSA生成前訓練を通じてタンパク質構造予測を促進する新しいアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.398329286769304
• License:
• Abstract: Multiple Sequence Alignment (MSA) plays a pivotal role in unveiling the evolutionary trajectories of protein families. The accuracy of protein structure predictions is often compromised for protein sequences that lack sufficient homologous information to construct high quality MSA. Although various methods have been proposed to generate virtual MSA under these conditions, they fall short in comprehensively capturing the intricate coevolutionary patterns within MSA or require guidance from external oracle models. Here we introduce MSAGPT, a novel approach to prompt protein structure predictions via MSA generative pretraining in the low MSA regime. MSAGPT employs a simple yet effective 2D evolutionary positional encoding scheme to model complex evolutionary patterns. Endowed by this, its flexible 1D MSA decoding framework facilitates zero or few shot learning. Moreover, we demonstrate that leveraging the feedback from AlphaFold2 can further enhance the model capacity via Rejective Fine tuning (RFT) and Reinforcement Learning from AF2 Feedback (RLAF). Extensive experiments confirm the efficacy of MSAGPT in generating faithful virtual MSA to enhance the structure prediction accuracy. The transfer learning capabilities also highlight its great potential for facilitating other protein tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチシークエンスアライメント(MSA)は、タンパク質ファミリーの進化的軌道を明らかにする上で重要な役割を担っている。 タンパク質構造予測の精度は、高品質のMSAを構築するのに十分な相同性情報を持たないタンパク質配列に対してしばしば妥協される。 これらの条件下で仮想MSAを生成するための様々な方法が提案されているが、MSA内の複雑な進化パターンを包括的に捉えたり、外部のオラクルモデルからのガイダンスを必要とすることには不足している。 ここでは,低MSA条件下でのMSA生成前訓練によるタンパク質構造予測を促進させる新しい手法であるMSAGPTを紹介する。 MSAGPTは、複雑な進化パターンをモデル化するために、単純だが効果的な2D進化的位置符号化方式を採用している。 これにより、フレキシブルな1D MSAデコーディングフレームワークは、ゼロまたは少ないショットラーニングを容易にする。 さらに、AlphaFold2からのフィードバックを活用することで、Rejective Fine tuning (RFT) とReinforcement Learning from AF2 Feedback (RLAF) によるモデルキャパシティをさらに向上させることができることを示す。 大規模実験により,MSAGPTが忠実な仮想MSAの生成に有効であることが確認され,構造予測精度が向上した。 トランスファー学習能力は、他のタンパク質タスクを円滑にするための大きな可能性も浮き彫りにしている。

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