論文の概要: DeepProtein: Deep Learning Library and Benchmark for Protein Sequence Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02023v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 20:42:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 09:34:57.611757
• Title: DeepProtein: Deep Learning Library and Benchmark for Protein Sequence Learning
• Title（参考訳）: DeepProtein: ディープラーニングライブラリとタンパク質配列学習ベンチマーク
• Authors: Jiaqing Xie, Yue Zhao, Tianfan Fu,
• Abstract要約: DeepProteinは、タンパク質関連のタスクに特化した、包括的でユーザフレンドリーなディープラーニングライブラリである。 これには、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、トランスフォーマー、グラフニューラルネットワーク(GNN)、グラフトランスフォーマー(GT)が含まれる。 ユーザフレンドリなインターフェースを提供し、ドメイン研究者がタンパク質データにディープラーニング技術を適用するのを容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.480621697121565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, deep learning has revolutionized the field of protein science, enabling advancements in predicting protein properties, structural folding and interactions. This paper presents DeepProtein, a comprehensive and user-friendly deep learning library specifically designed for protein-related tasks. DeepProtein integrates a couple of state-of-the-art neural network architectures, which include convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), transformer, graph neural network (GNN), and graph transformer (GT). It provides user-friendly interfaces, facilitating domain researchers in applying deep learning techniques to protein data. Also, we curate a benchmark that evaluates these neural architectures on a variety of protein tasks, including protein function prediction, protein localization prediction, and protein-protein interaction prediction, showcasing its superior performance and scalability. Additionally, we provide detailed documentation and tutorials to promote accessibility and encourage reproducible research. This library is extended from a well-known drug discovery library, DeepPurpose and publicly available at https://github.com/jiaqingxie/DeepProtein/tree/main.
• Abstract（参考訳）: 近年、深層学習はタンパク質科学の分野に革命をもたらし、タンパク質の性質、構造的折り畳み、相互作用の予測の進歩を可能にしている。 本稿では,タンパク質関連タスクに特化して設計された,包括的でユーザフレンドリなディープラーニングライブラリであるDeepProteinについて述べる。 DeepProteinには、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、トランスフォーマー、グラフニューラルネットワーク(GNN)、グラフトランスフォーマー(GT)など、最先端のニューラルネットワークアーキテクチャが統合されている。 ユーザフレンドリなインターフェースを提供し、ドメイン研究者がタンパク質データにディープラーニング技術を適用するのを容易にする。 また、タンパク質機能予測、タンパク質局在化予測、タンパク質-タンパク質相互作用予測など、タンパク質のタスクにおけるこれらのニューラルネットワークアーキテクチャを評価するベンチマークをキュレートし、その優れた性能とスケーラビリティを示す。 さらに、アクセシビリティを促進し、再現可能な研究を促進するための詳細なドキュメンテーションとチュートリアルを提供する。 このライブラリはよく知られた薬物発見ライブラリであるDeepPurposeから拡張され、https://github.com/jiaqingxie/DeepProtein/tree/mainで公開されている。

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