論文の概要: pLDDT-Predictor: High-speed Protein Screening Using Transformer and ESM2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21283v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 03:19:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 08:19:39.952493
• Title: pLDDT-Predictor: High-speed Protein Screening Using Transformer and ESM2
• Title（参考訳）: pLDDT予測: Transformer と ESM2 を用いた高速タンパク質スクリーニング
• Authors: Joongwon Chae, Zhenyu Wang, Peiwu Qin,
• Abstract要約: 我々は、事前訓練されたESM2タンパク質の埋め込みとTransformerアーキテクチャを活用することでギャップを埋める高速なタンパク質スクリーニングツールであるpLDDT-Predictorを紹介する。 実験の結果,pLDDT-Predictorはタンパク質の90%以上をpLDDTスコア70以上で分類できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.930667479611019
• License:
• Abstract: Recent advancements in protein structure prediction, particularly AlphaFold2, have revolutionized structural biology by achieving near-experimental accuracy. However, the computational intensity of these models limits their application in high-throughput protein screening. Concurrently, large language models like ESM (Evolutionary Scale Modeling) have demonstrated the potential to extract rich structural information directly from protein sequences. Despite these advances, a significant gap remains in rapidly assessing protein structure quality for large-scale analyses. We introduce pLDDT-Predictor, a high-speed protein screening tool that bridges this gap by leveraging pre-trained ESM2 protein embeddings and a Transformer architecture to accurately predict AlphaFold2`s pLDDT (predicted Local Distance Difference Test) scores. Our model addresses the critical need for fast, accurate protein structure quality assessment without the computational burden of full structure prediction. By combining the evolutionary information captured in ESM2 embeddings with the sequence-wide context modeling of Transformers, pLDDT-Predictor achieves a balance between structural insight and computational efficiency. Our experimental results, conducted on a diverse dataset of 1.5 million protein sequences, demonstrate that pLDDT-Predictor can classify more than 90 percent of proteins with a pLDDT score above 70, closely matching AlphaFold2`s confidence level.
• Abstract（参考訳）: タンパク質構造予測の最近の進歩、特にAlphaFold2は、ほぼ実験的な精度で構造生物学に革命をもたらした。 しかし、これらのモデルの計算強度は、高スループットタンパク質スクリーニングへの応用を制限する。 同時に、ESM (Evolutionary Scale Modeling) のような大規模言語モデルも、タンパク質配列から直接リッチな構造情報を抽出する可能性を実証している。 これらの進歩にもかかわらず、大規模分析のためのタンパク質構造の品質を急速に評価する際、大きなギャップが残っている。 我々は,このギャップを埋める高速なタンパク質スクリーニングツールであるpLDDT-Predictorを導入し,AlphaFold2のpLDDTスコアを正確に予測するために,事前学習したESM2タンパク質の埋め込みとTransformerアーキテクチャを適用した。 本モデルでは, 完全構造予測の計算負担を伴わずに, 高速かつ高精度なタンパク質構造品質評価の必要性に対処する。 ESM2埋め込みで取得した進化情報とトランスフォーマーのシーケンスワイドコンテキストモデリングを組み合わせることで、pLDDT-Predictorは構造的洞察と計算効率のバランスをとることができる。 実験の結果,pLDDT-Predictorはタンパク質の90%以上を70以上のpLDDTスコアで分類でき,AlphaFold2の信頼度と密接に一致していることがわかった。

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