論文の概要: Computational design of target-specific linear peptide binders with TransformerBeta

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16302v1
• Date: Mon, 07 Oct 2024 08:52:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:27.048069
• Title: Computational design of target-specific linear peptide binders with TransformerBeta
• Title（参考訳）: TransformerBetaを用いた標的特異的リニアペプチド結合体の計算設計
• Authors: Haowen Zhao, Francesco A. Aprile, Barbara Bravi,
• Abstract要約: 安定な二次構造(ベータシート)内にペプチド対の大規模なライブラリを構築する。 そこで我々は、特定の線形バインダーの設計のためのTransformerアーキテクチャに基づく機械学習手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The computational prediction and design of peptide binders targeting specific linear epitopes is crucial in biological and biomedical research, yet it remains challenging due to their highly dynamic nature and the scarcity of experimentally solved binding data. To address this problem, we built an unprecedentedly large-scale library of peptide pairs within stable secondary structures (beta sheets), leveraging newly available AlphaFold predicted structures. We then developed a machine learning method based on the Transformer architecture for the design of specific linear binders, in analogy to a language translation task. Our method, TransformerBeta, accurately predicts specific beta strand interactions and samples sequences with beta sheet-like molecular properties, while capturing interpretable physico-chemical interaction patterns. As such, it can propose specific candidate binders targeting linear epitope for experimental validation to inform protein design.
• Abstract（参考訳）: 特定の線形エピトープを標的としたペプチドバインダーの計算予測と設計は、生物学的および生物医学的な研究において重要であるが、その非常にダイナミックな性質と実験的に解決された結合データの不足により、依然として困難である。 この問題に対処するため,我々は新たに利用可能なAlphaFold予測構造を利用して,安定な二次構造(ベータシート)内にペプチド対の大規模ライブラリを構築した。 そこで我々は,言語翻訳タスクに類似した,特定の線形バインダーの設計のためのトランスフォーマーアーキテクチャに基づく機械学習手法を開発した。 この手法であるTransformerBetaは、解釈可能な物理化学的相互作用パターンを捉えながら、βシートのような分子特性を持つ特定のβ鎖相互作用とサンプル配列を正確に予測する。 そのため, 線形エピトープを標的とした特定の候補バインダーを提案し, タンパク質設計の検証を行うことができる。

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