論文の概要: Advanced Deep Learning Methods for Protein Structure Prediction and Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13522v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 21:28:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:17:01.714104
• Title: Advanced Deep Learning Methods for Protein Structure Prediction and Design
• Title（参考訳）: タンパク質構造予測と設計のための高度な深層学習手法
• Authors: Weikun Wu, Tianyang Wang, Yichao Zhang, Ningyuan Deng, Xinyuan Song, Ziqian Bi, Zheyu Yao, Keyu Chen, Ming Li, Qian Niu, Junyu Liu, Benji Peng, Sen Zhang, Ming Liu, Li Zhang, Xuanhe Pan, Jinlang Wang, Pohsun Feng, Yizhu Wen, Lawrence KQ Yan, Hongming Tseng, Yan Zhong, Yunze Wang, Ziyuan Qin, Bowen Jing, Junjie Yang, Jun Zhou, Chia Xin Liang, Junhao Song,
• Abstract要約: タンパク質構造予測と設計に応用した高度な深層学習手法を包括的に検討する。 テキストは、構造生成、評価指標、多重シーケンスアライメント処理、ネットワークアーキテクチャを含む重要なコンポーネントを分析する。 予測精度を向上し、深層学習技術と実験的検証を統合するための戦略を徹底的に検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.593889520554598
• License:
• Abstract: After AlphaFold won the Nobel Prize, protein prediction with deep learning once again became a hot topic. We comprehensively explore advanced deep learning methods applied to protein structure prediction and design. It begins by examining recent innovations in prediction architectures, with detailed discussions on improvements such as diffusion based frameworks and novel pairwise attention modules. The text analyses key components including structure generation, evaluation metrics, multiple sequence alignment processing, and network architecture, thereby illustrating the current state of the art in computational protein modelling. Subsequent chapters focus on practical applications, presenting case studies that range from individual protein predictions to complex biomolecular interactions. Strategies for enhancing prediction accuracy and integrating deep learning techniques with experimental validation are thoroughly explored. The later sections review the industry landscape of protein design, highlighting the transformative role of artificial intelligence in biotechnology and discussing emerging market trends and future challenges. Supplementary appendices provide essential resources such as databases and open source tools, making this volume a valuable reference for researchers and students.
• Abstract（参考訳）: AlphaFoldがノーベル賞を受賞すると、深層学習によるタンパク質の予測が再び話題になった。 タンパク質構造予測と設計に応用した高度な深層学習手法を包括的に検討する。 これは、拡散ベースのフレームワークや新しいペアアテンションモジュールのような改善に関する詳細な議論で、予測アーキテクチャにおける最近のイノベーションを調べることから始まる。 テキスト解析は、構造生成、評価指標、多重シーケンスアライメント処理、ネットワークアーキテクチャを含む主要なコンポーネントを分析し、計算タンパク質モデリングにおける現在の最先端の状況を示す。 その後の章では、個々のタンパク質の予測から複雑な生体分子相互作用まで幅広いケーススタディを提示し、実践的な応用に焦点を当てている。 予測精度を向上し、深層学習技術と実験的検証を統合するための戦略を徹底的に検討した。 後段のセクションでは、タンパク質設計の業界状況についてレビューし、バイオテクノロジーにおける人工知能の変革的な役割を強調し、新興市場の動向と今後の課題について議論している。 追加の付録はデータベースやオープンソースツールなどの重要なリソースを提供しており、このボリュームは研究者や学生にとって貴重な資料である。

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