論文の概要: Leveraging Multimodal Protein Representations to Predict Protein Melting Temperatures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04526v2
• Date: Sun, 15 Dec 2024 17:55:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:49:07.808066
• Title: Leveraging Multimodal Protein Representations to Predict Protein Melting Temperatures
• Title（参考訳）: タンパク質融解温度予測のためのマルチモーダルタンパク質表現の活用
• Authors: Daiheng Zhang, Yan Zeng, Xinyu Hong, Jinbo Xu,
• Abstract要約: 我々はESM-2、ESM-3、AlphaFoldなどの強力なタンパク質言語モデルに基づくモデルを開発する。 我々は、s571テストデータセット上で新しい最先端性能を求め、ピアソン相関係数(PCC)0.50を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.105077436212467
• License:
• Abstract: Accurately predicting protein melting temperature changes (Delta Tm) is fundamental for assessing protein stability and guiding protein engineering. Leveraging multi-modal protein representations has shown great promise in capturing the complex relationships among protein sequences, structures, and functions. In this study, we develop models based on powerful protein language models, including ESM-2, ESM-3 and AlphaFold, using various feature extraction methods to enhance prediction accuracy. By utilizing the ESM-3 model, we achieve a new state-of-the-art performance on the s571 test dataset, obtaining a Pearson correlation coefficient (PCC) of 0.50. Furthermore, we conduct a fair evaluation to compare the performance of different protein language models in the Delta Tm prediction task. Our results demonstrate that integrating multi-modal protein representations could advance the prediction of protein melting temperatures.
• Abstract（参考訳）: タンパク質融解温度変化(Delta Tm)の正確な予測は、タンパク質の安定性を評価し、タンパク質工学を導くための基礎となる。 マルチモーダルタンパク質表現の活用は、タンパク質配列、構造、機能の間の複雑な関係を捉えることに大きな期待を示している。 本研究では,ESM-2,ESM-3,AlphaFoldなどの強力なタンパク質言語モデルに基づくモデルを構築し,様々な特徴抽出手法を用いて予測精度を向上させる。 ESM-3モデルを利用することで、s571テストデータセット上で新しい最先端性能を実現し、ピアソン相関係数(PCC)0.50を得る。 さらに、デルタTm予測タスクにおいて、異なるタンパク質言語モデルの性能を比較するために、公正な評価を行う。 以上の結果から,タンパク質の融解温度の予測が促進される可能性が示唆された。

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