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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02023v2
• Date: Sun, 06 Apr 2025 18:40:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 12:30:50.408387
• 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, Tianfan Fu,
• Abstract要約: DeepProteinは、タンパク質関連のタスクに適した、ユーザフレンドリーなディープラーニングライブラリだ。 これにより、最先端のディープラーニングモデルでタンパク質データをシームレスに処理できる。 一連の微調整されたProt-T5ベースのモデルであるDeepProt-T5は、4つのベンチマークタスクで最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.832967054454546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has deeply influenced protein science, enabling breakthroughs in predicting protein properties, higher-order structures, and molecular interactions. This paper introduces DeepProtein, a comprehensive and user-friendly deep learning library tailored for protein-related tasks. It enables researchers to seamlessly address protein data with cutting-edge deep learning models. To assess model performance, we establish a benchmark evaluating different deep learning architectures across multiple protein-related tasks, including protein function prediction, subcellular localization prediction, protein-protein interaction prediction, and protein structure prediction. Furthermore, we introduce DeepProt-T5, a series of fine-tuned Prot-T5-based models that achieve state-of-the-art performance on four benchmark tasks, while demonstrating competitive results on six of others. Comprehensive documentation and tutorials are available which could ensure accessibility and support reproducibility. Built upon the widely used drug discovery library DeepPurpose, DeepProtein is publicly available at https://github.com/jiaqingxie/DeepProtein.
• Abstract（参考訳）: 深層学習はタンパク質科学に深く影響を与えており、タンパク質の性質、高次構造、分子間相互作用の予測におけるブレークスルーを可能にしている。 本稿では,タンパク質関連タスクに適し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を紹介する。 これにより、最先端のディープラーニングモデルでタンパク質データをシームレスに処理できる。 モデル性能を評価するため,タンパク質機能予測,細胞内局在予測,タンパク質-タンパク質相互作用予測,タンパク質構造予測など,タンパク質関連タスクの異なるディープラーニングアーキテクチャを評価するベンチマークを構築した。 さらに,DeepProt-T5は,4つのベンチマークタスクで最先端のパフォーマンスを達成し,他の6つのベンチマークタスクの競合結果を実証する,微調整されたProt-T5ベースのモデルである。 アクセシビリティを確保し、再現性をサポートする、包括的なドキュメンテーションとチュートリアルが利用可能だ。 DeepProteinは広く使われている薬物発見ライブラリであるDeepPurposeをベースにしており、https://github.com/jiaqingxie/DeepProtein.comで公開されている。

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