論文の概要: Open-Source Protein Language Models for Function Prediction and Protein Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13519v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 05:41:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:47:38.161825
• Title: Open-Source Protein Language Models for Function Prediction and Protein Design
• Title（参考訳）: 機能予測とタンパク質設計のためのオープンソースタンパク質言語モデル
• Authors: Shivasankaran Vanaja Pandi, Bharath Ramsundar,
• Abstract要約: タンパク質言語モデル(PLM)は、タンパク質配列の理解を改善することを約束しており、機能予測やタンパク質工学などの分野の発展に寄与している。 我々はPLMを、計算生物学と化学のためのオープンソースのフレームワークであるDeepChemに統合し、タンパク質関連のタスクのためのよりアクセスしやすいプラットフォームを提供する。 各種タンパク質予測タスクにおける統合モデルの性能評価を行い,ベンチマーク間で妥当な結果が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Protein language models (PLMs) have shown promise in improving the understanding of protein sequences, contributing to advances in areas such as function prediction and protein engineering. However, training these models from scratch requires significant computational resources, limiting their accessibility. To address this, we integrate a PLM into DeepChem, an open-source framework for computational biology and chemistry, to provide a more accessible platform for protein-related tasks. We evaluate the performance of the integrated model on various protein prediction tasks, showing that it achieves reasonable results across benchmarks. Additionally, we present an exploration of generating plastic-degrading enzyme candidates using the model's embeddings and latent space manipulation techniques. While the results suggest that further refinement is needed, this approach provides a foundation for future work in enzyme design. This study aims to facilitate the use of PLMs in research fields like synthetic biology and environmental sustainability, even for those with limited computational resources.
• Abstract（参考訳）: タンパク質言語モデル(PLM)は、タンパク質配列の理解を改善することを約束しており、機能予測やタンパク質工学などの分野の発展に寄与している。 しかしながら、これらのモデルをスクラッチからトレーニングするには、アクセシビリティを制限し、かなりの計算資源が必要である。 これを解決するために、計算生物学と化学のためのオープンソースのフレームワークであるDeepChemにPLMを統合し、タンパク質関連タスクのためのよりアクセスしやすいプラットフォームを提供する。 各種タンパク質予測タスクにおける統合モデルの性能評価を行い,ベンチマーク間で妥当な結果が得られることを示した。 さらに, モデル埋め込みと潜時空間操作技術を用いて, プラスチック分解酵素候補の生成について検討する。 結果はさらなる改良が必要であることを示唆するが、このアプローチは酵素設計における将来の研究の基盤となる。 本研究は, 限られた計算資源を持つ人であっても, 合成生物学や環境持続可能性といった研究分野におけるPLMの利用を促進することを目的としている。

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