Fugu-MT 論文翻訳(概要): Peptide-GPT: Generative Design of Peptides using Generative Pre-trained Transformers and Bio-informatic Supervision

論文の概要: Peptide-GPT: Generative Design of Peptides using Generative Pre-trained Transformers and Bio-informatic Supervision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19222v1
Date: Fri, 25 Oct 2024 00:15:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-28 13:33:36.021379
Title: Peptide-GPT: Generative Design of Peptides using Generative Pre-trained Transformers and Bio-informatic Supervision
Title（参考訳）: ペプチド-GPT: 生成型事前学習トランスとバイオインフォマティック・スーパービジョンを用いたペプチドの生成設計
Authors: Aayush Shah, Chakradhar Guntuboina, Amir Barati Farimani,
Abstract要約: 異なる性質を持つタンパク質配列を生成するのに適したタンパク質言語モデルを導入する。生成した配列をそれらの難易度スコアに基づいてランク付けし、タンパク質の許容凸殻の外にある配列をフィルタリングする。溶血率76.26%, 非溶血率72.46%, 非溶血率78.84%, 溶血率68.06%であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.275932354889042
License:
Abstract: In recent years, natural language processing (NLP) models have demonstrated remarkable capabilities in various domains beyond traditional text generation. In this work, we introduce PeptideGPT, a protein language model tailored to generate protein sequences with distinct properties: hemolytic activity, solubility, and non-fouling characteristics. To facilitate a rigorous evaluation of these generated sequences, we established a comprehensive evaluation pipeline consisting of ideas from bioinformatics to retain valid proteins with ordered structures. First, we rank the generated sequences based on their perplexity scores, then we filter out those lying outside the permissible convex hull of proteins. Finally, we predict the structure using ESMFold and select the proteins with pLDDT values greater than 70 to ensure ordered structure. The properties of generated sequences are evaluated using task-specific classifiers - PeptideBERT and HAPPENN. We achieved an accuracy of 76.26% in hemolytic, 72.46% in non-hemolytic, 78.84% in non-fouling, and 68.06% in solubility protein generation. Our experimental results demonstrate the effectiveness of PeptideGPT in de novo protein design and underscore the potential of leveraging NLP-based approaches for paving the way for future innovations and breakthroughs in synthetic biology and bioinformatics. Codes, models, and data used in this study are freely available at: https://github.com/aayush-shah14/PeptideGPT.
Abstract（参考訳）: 近年、自然言語処理(NLP)モデルは、従来のテキスト生成を超えた様々な領域において顕著な能力を示している。本研究では, 溶血活性, 溶解度, 非汚濁特性の異なるタンパク質配列を生成するのに適したタンパク質言語モデルであるPeptideGPTを紹介する。これらの生成配列の厳密な評価を容易にするため,バイオインフォマティクスのアイデアによる総合的な評価パイプラインを構築した。まず、それらの難易度スコアに基づいて生成された配列をランク付けし、次に許容される凸殻の外にある配列をフィルタリングする。最後に、ESMFoldを用いて構造を予測し、pLDDT値が70を超えるタンパク質を選択し、秩序構造を確実にする。 PeptideBERTとHAPPENNというタスク固有の分類器を用いて、生成された配列の特性を評価する。溶血率76.26%, 非溶血率72.46%, 非溶血率78.84%, 溶血率68.06%であった。本研究は, タンパク質設計におけるPeptideGPTの有効性を実証し, 合成生物学およびバイオインフォマティクスにおける今後の革新とブレークスルーの道を開くため, NLPベースのアプローチを活用する可能性を明らかにするものである。この研究で使用されるコード、モデル、データは、https://github.com/aayush-shah14/PeptideGPTで無料で利用できる。

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