論文の概要: ContactNet: Geometric-Based Deep Learning Model for Predicting Protein-Protein Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18314v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 12:54:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 13:29:21.753232
• Title: ContactNet: Geometric-Based Deep Learning Model for Predicting Protein-Protein Interactions
• Title（参考訳）: ContactNet:タンパク質-タンパク質相互作用予測のための幾何学的深層学習モデル
• Authors: Matan Halfon, Tomer Cohen, Raanan Fattal, Dina Schneidman-Duhovny,
• Abstract要約: 我々は,PPIモデルを正確かつ誤ったものに分類するための新しい注目型グラフニューラルネットワーク(GNN)であるContactNetを開発した。 ドッキング抗原やモデル抗体構造を訓練すると、ContactNetは現在の最先端のスコアリング機能の精度を2倍にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.874893537471256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning approaches achieved significant progress in predicting protein structures. These methods are often applied to protein-protein interactions (PPIs) yet require Multiple Sequence Alignment (MSA) which is unavailable for various interactions, such as antibody-antigen. Computational docking methods are capable of sampling accurate complex models, but also produce thousands of invalid configurations. The design of scoring functions for identifying accurate models is a long-standing challenge. We develop a novel attention-based Graph Neural Network (GNN), ContactNet, for classifying PPI models obtained from docking algorithms into accurate and incorrect ones. When trained on docked antigen and modeled antibody structures, ContactNet doubles the accuracy of current state-of-the-art scoring functions, achieving accurate models among its Top-10 at 43% of the test cases. When applied to unbound antibodies, its Top-10 accuracy increases to 65%. This performance is achieved without MSA and the approach is applicable to other types of interactions, such as host-pathogens or general PPIs.
• Abstract（参考訳）: 深層学習のアプローチはタンパク質構造の予測に大きな進歩をもたらした。 これらの方法はしばしばタンパク質-タンパク質相互作用(PPI)に適用されるが、抗体-抗原のような様々な相互作用では利用できない多重配列アライメント(MSA)を必要とする。 計算ドッキング法は、正確な複雑なモデルをサンプリングするだけでなく、数千の不正な構成を生成することができる。 正確なモデルを特定するためのスコアリング関数の設計は、長年にわたる課題である。 本研究では,ドッキングアルゴリズムから得られたPPIモデルを高精度かつ不正確なものに分類するための,新しい注目型グラフニューラルネットワーク(GNN)であるContactNetを開発した。 ドッキング抗原とモデル抗体構造を訓練すると、ContactNetは最先端のスコアリング機能の精度を2倍にし、テストケースの43%でTop-10の正確なモデルを達成する。 アンバウンド抗体に適用すると、Top-10の精度は65%に向上する。 この性能はMSAを使わずに達成され、アプローチは宿主-病原体や一般のPPIのような他のタイプの相互作用に適用できる。

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