論文の概要: JanusDDG: A Thermodynamics-Compliant Model for Sequence-Based Protein Stability via Two-Fronts Multi-Head Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03278v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 18:11:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 07:01:56.472997
• Title: JanusDDG: A Thermodynamics-Compliant Model for Sequence-Based Protein Stability via Two-Fronts Multi-Head Attention
• Title（参考訳）: JanusDDG: 2Fronts Multi-Head Attentionによる配列ベースタンパク質の安定性に関する熱力学モデル
• Authors: Guido Barducci, Ivan Rossi, Francesco Codicè, Cesare Rollo, Valeria Repetto, Corrado Pancotti, Virginia Iannibelli, Tiziana Sanavia, Piero Fariselli,
• Abstract要約: 残基の変化がタンパク質の安定性にどのように影響するかを理解することは 機能的なタンパク質を設計するのに重要である。 タンパク質言語モデル(PLM)の最近の進歩は、計算タンパク質分析に革命をもたらした。 我々は PLM 由来の埋め込みと双方向のクロスアテンショントランスフォーマアーキテクチャを利用するディープラーニングフレームワーク JanusDDG を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Understanding how residue variations affect protein stability is crucial for designing functional proteins and deciphering the molecular mechanisms underlying disease-related mutations. Recent advances in protein language models (PLMs) have revolutionized computational protein analysis, enabling, among other things, more accurate predictions of mutational effects. In this work, we introduce JanusDDG, a deep learning framework that leverages PLM-derived embeddings and a bidirectional cross-attention transformer architecture to predict $\Delta \Delta G$ of single and multiple-residue mutations while simultaneously being constrained to respect fundamental thermodynamic properties, such as antisymmetry and transitivity. Unlike conventional self-attention, JanusDDG computes queries (Q) and values (V) as the difference between wild-type and mutant embeddings, while keys (K) alternate between the two. This cross-interleaved attention mechanism enables the model to capture mutation-induced perturbations while preserving essential contextual information. Experimental results show that JanusDDG achieves state-of-the-art performance in predicting $\Delta \Delta G$ from sequence alone, matching or exceeding the accuracy of structure-based methods for both single and multiple mutations. Code Availability:https://github.com/compbiomed-unito/JanusDDG
• Abstract（参考訳）: 残基の変異がタンパク質の安定性にどのように影響するかを理解することは、機能的タンパク質を設計し、疾患関連突然変異の基礎となる分子機構を解読するために重要である。 タンパク質言語モデル(PLM)の最近の進歩は、計算タンパク質分析に革命をもたらし、特に突然変異効果のより正確な予測を可能にした。 本研究では, PLM由来の埋め込みと双方向のクロスアテンション・トランスフォーマー・アーキテクチャを活用するディープラーニングフレームワークであるJanusDDGを紹介し, 反対称性や推移性などの基本的な熱力学特性を考慮しつつ, 単一および複数残基突然変異の$\Delta \Delta G$を予測する。 従来の自己アテンションとは異なり、JanusDDGはクエリ(Q)と値(V)をワイルドタイプとミュータント埋め込みの違いとして計算する。 この相互インターリーブされた注意機構により、本質的な文脈情報を保持しながら、モデルが突然変異によって引き起こされる摂動を捉えることができる。 実験結果から,JanusDDGは単一変異と複数変異の2つの構造に基づく手法の精度を一致または超え,シーケンス単独で$\Delta \Delta G$を予測し,最先端の性能を達成することが示された。 コードアベイラビリティ:https://github.com/compbiomed-unito/JanusDDG

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