論文の概要: Kermut: Composite kernel regression for protein variant effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00002v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 14:52:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:56:21.079922
• Title: Kermut: Composite kernel regression for protein variant effects
• Title（参考訳）: Kermut: タンパク質変異効果のための複合カーネルレグレッション
• Authors: Peter Mørch Groth, Mads Herbert Kerrn, Lars Olsen, Jesper Salomon, Wouter Boomsma,
• Abstract要約: プロセス回帰モデルであるKermutと、突然変異類似性をモデル化するための新しい複合カーネルを提供する。 不確実性推定の品質分析は、我々のモデルが全体キャリブレーションの有意義なレベルを提供することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9262403397108374
• License:
• Abstract: Reliable prediction of protein variant effects is crucial for both protein optimization and for advancing biological understanding. For practical use in protein engineering, it is important that we can also provide reliable uncertainty estimates for our predictions, and while prediction accuracy has seen much progress in recent years, uncertainty metrics are rarely reported. We here provide a Gaussian process regression model, Kermut, with a novel composite kernel for modeling mutation similarity, which obtains state-of-the-art performance for supervised protein variant effect prediction while also offering estimates of uncertainty through its posterior. An analysis of the quality of the uncertainty estimates demonstrates that our model provides meaningful levels of overall calibration, but that instance-specific uncertainty calibration remains more challenging.
• Abstract（参考訳）: タンパク質変異効果の信頼性予測は、タンパク質最適化と生物学的理解の促進の両方に不可欠である。 タンパク質工学の実用化のためには, 予測に対して信頼性の高い不確実性推定を行うことも重要であり, 予測精度は近年大きく進歩しているものの, 不確実性指標が報告されることは稀である。 本稿では,変異類似性をモデル化するための新しい複合カーネルであるKermutを用いたガウス過程回帰モデルを提案する。 不確実性推定の品質分析は、我々のモデルが全体的なキャリブレーションの有意義なレベルを提供することを示したが、インスタンス固有の不確実性キャリブレーションはより難しいままである。

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