論文の概要: Transformer-based toxin-protein interaction analysis prioritizes airborne particulate matter components with potential adverse health effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16664v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 15:26:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:07.947062
• Title: Transformer-based toxin-protein interaction analysis prioritizes airborne particulate matter components with potential adverse health effects
• Title（参考訳）: トランスフォーマーによる毒素とタンパク質の相互作用解析は、大気中の粒子状物質成分と潜在的な健康影響を優先する
• Authors: Yan Zhu, Shihao Wang, Yong Han, Yao Lu, Shulan Qiu, Ling Jin, Xiangdong Li, Weixiong Zhang,
• Abstract要約: 大気汚染、特に大気中の粒子状物質(PM)は、世界中の公衆衛生に重大な脅威をもたらす。 TipFormerは、ヒト細胞を貫通できる有害成分を識別する新しいディープラーニングツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.014844211231948
• License:
• Abstract: Air pollution, particularly airborne particulate matter (PM), poses a significant threat to public health globally. It is crucial to comprehend the association between PM-associated toxic components and their cellular targets in humans to understand the mechanisms by which air pollution impacts health and to establish causal relationships between air pollution and public health consequences. Although many studies have explored the impact of PM on human health, the understanding of the association between toxins and the associated targets remain limited. Leveraging cutting-edge deep learning technologies, we developed tipFormer (toxin-protein interaction prediction based on transformer), a novel deep-learning tool for identifying toxic components capable of penetrating human cells and instigating pathogenic biological activities and signaling cascades. Experimental results show that tipFormer effectively captures interactions between proteins and toxic components. It incorporates dual pre-trained language models to encode protein sequences and chemicals. It employs a convolutional encoder to assimilate the sequential attributes of proteins and chemicals. It then introduces a learning module with a cross-attention mechanism to decode and elucidate the multifaceted interactions pivotal for the hotspots binding proteins and chemicals. Experimental results show that tipFormer effectively captures interactions between proteins and toxic components. This approach offers significant value to air quality and toxicology researchers by allowing high-throughput identification and prioritization of hazards. It supports more targeted laboratory studies and field measurements, ultimately enhancing our understanding of how air pollution impacts human health.
• Abstract（参考訳）: 大気汚染、特に大気中の粒子状物質(PM)は、世界中の公衆衛生に重大な脅威をもたらす。 PM関連有害成分とヒトの細胞標的との関係を解明し、大気汚染が健康に影響を及ぼすメカニズムを理解し、大気汚染と公衆衛生の因果関係を確立することが重要である。 PMがヒトの健康に与える影響について多くの研究がなされているが、毒素と関連する標的との関係の理解は限られている。 最先端の深層学習技術を活用し,ヒト細胞を侵入し,病原生物活性を阻害し,カスケードをシグナル伝達する毒性成分を同定する新しい深層学習ツールである tipFormer (transformer に基づく毒素-タンパク質相互作用予測) を開発した。 tipFormerはタンパク質と有害成分の相互作用を効果的に捉えている。 タンパク質配列と化学物質を符号化するために、二重事前訓練言語モデルが組み込まれている。 畳み込みエンコーダを使用して、タンパク質や化学物質のシーケンシャルな属性を同化している。 次に、ホットスポット結合タンパク質や化学物質の多面的相互作用をデコードし、解明するクロスアテンション機構を持つ学習モジュールを導入する。 tipFormerはタンパク質と有害成分の相互作用を効果的に捉えている。 このアプローチは、高スループットの同定とハザードの優先順位付けを可能にすることで、空気質と毒性学研究者に重要な価値を提供する。 大気汚染が人間の健康にどんな影響を及ぼすか、究極的には理解を深めています。

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