論文の概要: Molecular Fingerprints Are Strong Models for Peptide Function Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17901v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 10:05:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:14:00.181560
• Title: Molecular Fingerprints Are Strong Models for Peptide Function Prediction
• Title（参考訳）: 分子指紋はペプチド関数予測のための強いモデルである
• Authors: Jakub Adamczyk, Piotr Ludynia, Wojciech Czech,
• Abstract要約: ペプチド特性予測における分子指紋の有効性について検討した。 分子グラフからドメイン固有の特徴抽出が複雑で計算コストのかかるモデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We study the effectiveness of molecular fingerprints for peptide property prediction and demonstrate that domain-specific feature extraction from molecular graphs can outperform complex and computationally expensive models such as GNNs, pretrained sequence-based transformers and multimodal ensembles, even without hyperparameter tuning. To this end, we perform a thorough evaluation on 126 datasets, achieving state-of-the-art results on LRGB and 5 other peptide function prediction benchmarks. We show that models based on count variants of ECFP, Topological Torsion, and RDKit molecular fingerprints and LightGBM as classification head are remarkably robust. The strong performance of molecular fingerprints, which are intrinsically very short-range feature encoders, challenges the presumed importance of long-range interactions in peptides. Our conclusion is that the use of molecular fingerprints for larger molecules, such as peptides, can be a computationally feasible, low-parameter, and versatile alternative to sophisticated deep learning models.
• Abstract（参考訳）: ペプチド特性予測における分子指紋の有効性について検討し,分子グラフからのドメイン特異的特徴抽出が,GNN,事前訓練されたシーケンスベーストランスフォーマー,マルチモーダルアンサンブルなどの複雑で計算コストの高いモデルよりも優れていることを示した。 そこで本研究では,LRGBおよび他の5つのペプチド関数予測ベンチマークを用いて,126個のデータセットの詳細な評価を行った。 ECFP, トポロジカル・トーション, RDKit分子指紋の計数変動に基づくモデルと, 分類ヘッドとしてのLightGBMが極めて堅牢であることを示す。 内在的に非常に短距離の特徴エンコーダである分子指紋の強い性能は、ペプチドにおける長距離相互作用の重要性を疑う。 我々の結論は、ペプチドのような大きな分子に分子指紋を使用することは、高度なディープラーニングモデルに代わる計算可能で、低パラメータで、汎用的な代替物になり得るということだ。

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