論文の概要: CodonMPNN for Organism Specific and Codon Optimal Inverse Folding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17265v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 18:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-30 12:52:34.779020
• Title: CodonMPNN for Organism Specific and Codon Optimal Inverse Folding
• Title（参考訳）: 生体用コドンMPNNとコドン最適逆成形
• Authors: Hannes Stark, Umesh Padia, Julia Balla, Cameron Diao, George Church,
• Abstract要約: タンパク質のバックボーン構造と生物ラベルに条件付けられたコドン配列を生成するコドンMPNNを提案する。 自然発生のDNA配列がコドン最適性に近い場合、コドンMPNNは高い発現率のコドン配列を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9006421375800793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating protein sequences conditioned on protein structures is an impactful technique for protein engineering. When synthesizing engineered proteins, they are commonly translated into DNA and expressed in an organism such as yeast. One difficulty in this process is that the expression rates can be low due to suboptimal codon sequences for expressing a protein in a host organism. We propose CodonMPNN, which generates a codon sequence conditioned on a protein backbone structure and an organism label. If naturally occurring DNA sequences are close to codon optimality, CodonMPNN could learn to generate codon sequences with higher expression yields than heuristic codon choices for generated amino acid sequences. Experiments show that CodonMPNN retains the performance of previous inverse folding approaches and recovers wild-type codons more frequently than baselines. Furthermore, CodonMPNN has a higher likelihood of generating high-fitness codon sequences than low-fitness codon sequences for the same protein sequence. Code is available at https://github.com/HannesStark/CodonMPNN.
• Abstract（参考訳）: タンパク質構造に条件付けされたタンパク質配列を生成することは、タンパク質工学に影響を及ぼす技術である。 人工タンパク質を合成する際には、一般的にDNAに翻訳され、酵母のような有機体で発現する。 このプロセスの1つの困難は、宿主の生体内でタンパク質を発現するための最適コドン配列のために、発現率が低いことである。 タンパク質のバックボーン構造と生物ラベルに条件付けられたコドン配列を生成するコドンMPNNを提案する。 自然発生のDNA配列がコドン最適性に近い場合、コドンMPNNは生成したアミノ酸配列に対するヒューリスティックなコドン選択よりも高い発現率のコドン配列を生成することができる。 実験の結果,コドンMPNNは従来の逆折り畳みアプローチの性能を保ち,ベースラインよりも野生型コドンを頻繁に回収することがわかった。 さらに、CodonMPNNは、同じタンパク質配列に対する低適合性コドン配列よりも、高適合性コドン配列を生成する可能性が高い。 コードはhttps://github.com/HannesStark/CodonMPNNで入手できる。

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