論文の概要: SPIN: SE(3)-Invariant Physics Informed Network for Binding Affinity Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11057v1
- Date: Wed, 10 Jul 2024 08:40:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 20:10:21.780884
- Title: SPIN: SE(3)-Invariant Physics Informed Network for Binding Affinity Prediction
- Title（参考訳）: SPIN: SE(3)-不変物理インフォームドネットワークによる結合親和性予測
- Authors: Seungyeon Choi, Sangmin Seo, Sanghyun Park,
- Abstract要約: タンパク質-リガンド結合親和性の正確な予測は、薬物開発に不可欠である。
伝統的な手法は、しばしば複合体の空間情報を正確にモデル化するのに失敗する。
この課題に適用可能な様々な帰納バイアスを組み込んだモデルSPINを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.406882192023597
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate prediction of protein-ligand binding affinity is crucial for rapid and efficient drug development. Recently, the importance of predicting binding affinity has led to increased attention on research that models the three-dimensional structure of protein-ligand complexes using graph neural networks to predict binding affinity. However, traditional methods often fail to accurately model the complex's spatial information or rely solely on geometric features, neglecting the principles of protein-ligand binding. This can lead to overfitting, resulting in models that perform poorly on independent datasets and ultimately reducing their usefulness in real drug development. To address this issue, we propose SPIN, a model designed to achieve superior generalization by incorporating various inductive biases applicable to this task, beyond merely training on empirical data from datasets. For prediction, we defined two types of inductive biases: a geometric perspective that maintains consistent binding affinity predictions regardless of the complexs rotations and translations, and a physicochemical perspective that necessitates minimal binding free energy along their reaction coordinate for effective protein-ligand binding. These prior knowledge inputs enable the SPIN to outperform comparative models in benchmark sets such as CASF-2016 and CSAR HiQ. Furthermore, we demonstrated the practicality of our model through virtual screening experiments and validated the reliability and potential of our proposed model based on experiments assessing its interpretability.
- Abstract（参考訳）: タンパク質-リガンド結合親和性の正確な予測は、迅速かつ効率的な薬物開発に不可欠である。
近年,結合親和性の予測の重要性は,結合親和性の予測にグラフニューラルネットワークを用いたタンパク質-リガンド複合体の3次元構造をモデル化する研究に注目が集まっている。
しかし、伝統的な手法は、しばしば複合体の空間情報を正確にモデル化したり、幾何学的特徴に頼らずにタンパク質-リガンド結合の原理を無視したりする。
これは過度に適合し、結果として独立したデータセットでは不十分な結果が得られ、最終的には実際の薬物開発における有用性が低下する。
この問題に対処するために,SPINを提案する。SPINは,データセットからの経験的データを学習するだけでなく,このタスクに適用可能な様々な帰納的バイアスを組み込むことにより,より優れた一般化を実現するために設計されたモデルである。
予測には、複素数回転や翻訳によらず一貫した結合親和性予測を維持する幾何学的視点と、タンパク質-リガンド結合のための反応座標に沿って最小結合自由エネルギーを必要とする物理化学的視点という2つのタイプの帰納バイアスを定義した。
これらの事前知識入力により、SPINはCASF-2016やCSAR HiQのようなベンチマークセットで比較モデルより優れている。
さらに,仮想スクリーニング実験により本モデルの実用性を実証し,その解釈可能性を評価する実験に基づいて,提案モデルの信頼性と可能性を検証した。
関連論文リスト
- EPi-cKANs: Elasto-Plasticity Informed Kolmogorov-Arnold Networks Using Chebyshev Polynomials [0.0]
チェビシェフ型ネットワーク(EPi-cKAN)のエラスト可塑性について述べる。
EPi-cKANは、応力成分の予測に優れた精度を提供し、ブラインド三軸軸対称のひずみ制御荷重経路下での砂弾塑性挙動の予測に使用する場合、より良い精度を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-12T16:01:38Z) - Graph Stochastic Neural Process for Inductive Few-shot Knowledge Graph Completion [63.68647582680998]
I-FKGC(inductive few-shot knowledge graph completion)と呼ばれる課題に焦点をあてる。
帰納的推論(inductive reasoning)の概念に着想を得て,I-FKGCを帰納的推論問題とした。
本稿では,仮説の連成分布をモデル化したニューラルプロセスに基づく仮説抽出器を提案する。
第2のモジュールでは、この仮説に基づいて、クエリセットのトリプルが抽出された仮説と一致するかどうかをテストするグラフアテンションベースの予測器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-03T13:37:40Z) - The Risk of Federated Learning to Skew Fine-Tuning Features and
Underperform Out-of-Distribution Robustness [50.52507648690234]
フェデレートされた学習は、微調整された特徴をスキイングし、モデルの堅牢性を損なうリスクがある。
3つのロバスト性指標を導入し、多様なロバストデータセットで実験を行う。
提案手法は,パラメータ効率のよい微調整手法を含む多種多様なシナリオにまたがるロバスト性を著しく向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-25T09:18:51Z) - A PAC-Bayesian Perspective on the Interpolating Information Criterion [54.548058449535155]
補間系の性能に影響を及ぼす要因を特徴付ける一般モデルのクラスに対して,PAC-Bayes境界がいかに得られるかを示す。
オーバーパラメータ化モデルに対するテスト誤差が、モデルとパラメータの初期化スキームの組み合わせによって課される暗黙の正規化の品質に依存するかの定量化を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-13T01:48:08Z) - A hybrid quantum-classical fusion neural network to improve protein-ligand binding affinity predictions for drug discovery [0.0]
本稿では,薬物発見における親和性予測に適したハイブリッド量子古典的深層学習モデルを提案する。
具体的には、最適化量子アーキテクチャにおいて、3次元および空間グラフ畳み込みニューラルネットワークを相乗的に統合する。
シミュレーションの結果、既存の古典的モデルと比較して予測精度が6%向上し、従来の古典的手法に比べてはるかに安定した収束性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-06T11:56:33Z) - Geometric Deep Learning for Structure-Based Drug Design: A Survey [83.87489798671155]
構造に基づく薬物設計(SBDD)は、タンパク質の3次元幾何学を利用して、潜在的な薬物候補を特定する。
近年の幾何学的深層学習の進歩は、3次元幾何学的データを効果的に統合・処理し、この分野を前進させてきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T14:21:58Z) - On the Joint Interaction of Models, Data, and Features [82.60073661644435]
本稿では,データとモデル間の相互作用を実験的に解析する新しいツールであるインタラクションテンソルを紹介する。
これらの観測に基づいて,特徴学習のための概念的枠組みを提案する。
この枠組みの下では、一つの仮説に対する期待された精度と一対の仮説に対する合意はどちらも閉形式で導出することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T21:35:26Z) - From Static to Dynamic Structures: Improving Binding Affinity Prediction with Graph-Based Deep Learning [40.83037811977803]
Dynaformerは、タンパク質-リガンド結合親和性を予測するために開発されたグラフベースのディープラーニングモデルである。
CASF-2016ベンチマークデータセットでは、最先端のスコアとランキングの能力を示している。
熱ショックタンパク質90(HSP90)の仮想スクリーニングにおいて、20の候補を同定し、それらの結合親和性を実験的に検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-19T14:55:12Z) - Hybrid Feature- and Similarity-Based Models for Prediction and
Interpretation using Large-Scale Observational Data [0.0]
教師付き学習のためのハイブリッド機能と類似性に基づくモデルを提案する。
提案したハイブリッドモデルは,カーネル部分の疎性誘導ペナルティを伴う凸最適化に適合する。
我々は,本モデルと,合成データを用いた特徴的および類似性に基づくアプローチとを比較し,孤独感や社会的孤立のリスクを予測するためにEHRデータを用いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-12T20:37:03Z) - PIGNet: A physics-informed deep learning model toward generalized
drug-target interaction predictions [0.0]
DTIモデルの一般化を促進するための2つの重要な戦略を提案する。
1つ目は、ニューラルネットワークでパラメータ化された物理インフォームド方程式を用いて原子-原子対相互作用を予測することである。
さらに,バインドポーズの幅を拡大し,より広いトレーニングデータに拡張することで,モデル一般化をさらに改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-22T14:29:58Z) - Explainable Deep Relational Networks for Predicting Compound-Protein
Affinities and Contacts [80.69440684790925]
Deep Relationsは物理にインスパイアされた、本質的に説明可能なアーキテクチャを持つディープリレーショナルネットワークである。
それは最先端技術に対する優れた解釈可能性を示している。
接触予測 9.5, 16.9, 19.3, 5.7 倍の AUPRC をテスト用、複合ユニク、タンパク質ユニク、両ユニクセットで強化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-29T00:14:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。