論文の概要: Protein Representation Learning with Sequence Information Embedding: Does it Always Lead to a Better Performance?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19755v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 08:54:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 17:20:03.810778
• Title: Protein Representation Learning with Sequence Information Embedding: Does it Always Lead to a Better Performance?
• Title（参考訳）: シーケンス情報埋め込みによるタンパク質表現学習:常により良いパフォーマンスをもたらすか?
• Authors: Yang Tan, Lirong Zheng, Bozitao Zhong, Liang Hong, Bingxin Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,アミノ酸構造表現のみに基づく局所幾何アライメント手法ProtLOCAを提案する。 本手法は,構造的に整合性のあるタンパク質ドメインとより迅速かつ正確にマッチングすることで,既存の配列および構造に基づく表現学習法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7077642423577775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has become a crucial tool in studying proteins. While the significance of modeling protein structure has been discussed extensively in the literature, amino acid types are typically included in the input as a default operation for many inference tasks. This study demonstrates with structure alignment task that embedding amino acid types in some cases may not help a deep learning model learn better representation. To this end, we propose ProtLOCA, a local geometry alignment method based solely on amino acid structure representation. The effectiveness of ProtLOCA is examined by a global structure-matching task on protein pairs with an independent test dataset based on CATH labels. Our method outperforms existing sequence- and structure-based representation learning methods by more quickly and accurately matching structurally consistent protein domains. Furthermore, in local structure pairing tasks, ProtLOCA for the first time provides a valid solution to highlight common local structures among proteins with different overall structures but the same function. This suggests a new possibility for using deep learning methods to analyze protein structure to infer function.
• Abstract（参考訳）: 深層学習はタンパク質を研究する上で重要なツールとなっている。 タンパク質構造モデリングの重要性は文献で広く議論されているが、多くの推論タスクのデフォルト操作として、アミノ酸タイプが入力に含まれるのが一般的である。 本研究は, アミノ酸型を組み込んだ構造アライメントタスクによって, 深層学習モデルの表現性向上に寄与しない可能性が示唆された。 そこで本研究では,アミノ酸構造表現のみに基づく局所幾何アライメント手法であるProtLOCAを提案する。 ProtLOCAの有効性を,CATHラベルに基づく独立したテストデータセットを用いたタンパク質対に対するグローバルな構造マッチングタスクを用いて検討した。 本手法は,構造的に整合性のあるタンパク質ドメインとより迅速かつ正確にマッチングすることで,既存の配列および構造に基づく表現学習法より優れる。 さらに、局所構造ペアリングタスクでは、ProtLOCAが初めて、異なる全体構造を持つタンパク質間の共通局所構造をハイライトする有効なソリューションを提供する。 このことは、タンパク質構造を解析して機能を推論する深層学習手法の新たな可能性を示している。

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