論文の概要: Exploring Latent Space for Generating Peptide Analogs Using Protein Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08341v1
• Date: Thu, 15 Aug 2024 13:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 17:29:47.414611
• Title: Exploring Latent Space for Generating Peptide Analogs Using Protein Language Models
• Title（参考訳）: タンパク質言語モデルを用いたペプチドアナログ生成のための潜在空間探索
• Authors: Po-Yu Liang, Xueting Huang, Tibo Duran, Andrew J. Wiemer, Jun Bai,
• Abstract要約: 提案手法は,大規模データセットの必要を回避し,関心の連続を1つだけ要求する。 ペプチド構造, 転写因子, 生体活性の類似度指標では, ベースラインモデルよりも有意に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5146068448101742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating peptides with desired properties is crucial for drug discovery and biotechnology. Traditional sequence-based and structure-based methods often require extensive datasets, which limits their effectiveness. In this study, we proposed a novel method that utilized autoencoder shaped models to explore the protein embedding space, and generate novel peptide analogs by leveraging protein language models. The proposed method requires only a single sequence of interest, avoiding the need for large datasets. Our results show significant improvements over baseline models in similarity indicators of peptide structures, descriptors and bioactivities. The proposed method validated through Molecular Dynamics simulations on TIGIT inhibitors, demonstrates that our method produces peptide analogs with similar yet distinct properties, highlighting its potential to enhance peptide screening processes.
• Abstract（参考訳）: 望ましい性質を持つペプチドの生成は、医薬品の発見とバイオテクノロジーにとって不可欠である。 伝統的なシーケンスベースおよび構造ベースの手法は、しばしば広範囲なデータセットを必要とするため、その有効性は制限される。 本研究では, 自己エンコーダ型モデルを用いてタンパク質の埋め込み空間を探索し, タンパク質言語モデルを利用して新規ペプチドアナログを生成する手法を提案する。 提案手法は,大規模データセットの必要を回避し,関心の連続を1つだけ要求する。 ペプチド構造, 転写因子, 生体活性の類似度指標では, ベースラインモデルよりも有意に改善した。 提案法は, TIGIT阻害剤の分子動力学シミュレーションにより, 同様の性質のペプチドアナログが生成され, ペプチドスクリーニングプロセスが促進される可能性が示された。

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