論文の概要: MetaEnzyme: Meta Pan-Enzyme Learning for Task-Adaptive Redesign
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10247v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 15:48:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-25 14:11:11.653084
- Title: MetaEnzyme: Meta Pan-Enzyme Learning for Task-Adaptive Redesign
- Title（参考訳）: MetaEnzyme: タスク適応型再設計のためのメタパン酵素学習
- Authors: Jiangbin Zheng, Han Zhang, Qianqing Xu, An-Ping Zeng, Stan Z. Li,
- Abstract要約: 酵素設計フレームワークのMetaEnzymeを紹介する。
本稿では, 機能設計, 突然変異設計, シーケンス生成設計の3つの基本的低リソース酵素再設計タスクに焦点をあてる。
新たな統一パラダイムと拡張表現能力を通じて、MetaEnzymeは多様な酵素設計タスクへの適応性を実証し、優れた結果をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.16281084360049
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Enzyme design plays a crucial role in both industrial production and biology. However, this field faces challenges due to the lack of comprehensive benchmarks and the complexity of enzyme design tasks, leading to a dearth of systematic research. Consequently, computational enzyme design is relatively overlooked within the broader protein domain and remains in its early stages. In this work, we address these challenges by introducing MetaEnzyme, a staged and unified enzyme design framework. We begin by employing a cross-modal structure-to-sequence transformation architecture, as the feature-driven starting point to obtain initial robust protein representation. Subsequently, we leverage domain adaptive techniques to generalize specific enzyme design tasks under low-resource conditions. MetaEnzyme focuses on three fundamental low-resource enzyme redesign tasks: functional design (FuncDesign), mutation design (MutDesign), and sequence generation design (SeqDesign). Through novel unified paradigm and enhanced representation capabilities, MetaEnzyme demonstrates adaptability to diverse enzyme design tasks, yielding outstanding results. Wet lab experiments further validate these findings, reinforcing the efficacy of the redesign process.
- Abstract（参考訳）: 酵素設計は工業生産と生物学の両方において重要な役割を担っている。
しかし、この分野は、包括的なベンチマークの欠如と酵素設計タスクの複雑さのために課題に直面しており、体系的な研究の波及につながっている。
その結果、計算酵素の設計はより広いタンパク質ドメインの中で比較的見過ごされ、その初期段階に留まっている。
本稿では,酵素設計の段階的・統一的なフレームワークであるMetaEnzymeを導入することで,これらの課題に対処する。
まず、機能駆動型開始点として、クロスモーダル構造-シーケンス変換アーキテクチャを用いて、初期ロバストなタンパク質表現を得る。
その後、低リソース条件下での特定の酵素設計タスクを一般化するために、ドメイン適応技術を活用する。
MetaEnzymeは、機能設計(FuncDesign)、突然変異設計(MutDesign)、シーケンス生成設計(SeqDesign)の3つの基本的な低リソース酵素再設計タスクに焦点を当てている。
新たな統一パラダイムと拡張表現能力を通じて、MetaEnzymeは多様な酵素設計タスクへの適応性を実証し、優れた結果をもたらす。
Wet lab experiment further evidence these findings, further further the effective of the redesign process。
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