論文の概要: MetaMP: Seamless Metadata Enrichment and AI Application Framework for Enhanced Membrane Protein Visualization and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04776v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 12:52:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.867983
• Title: MetaMP: Seamless Metadata Enrichment and AI Application Framework for Enhanced Membrane Protein Visualization and Analysis
• Title（参考訳）: MetaMP: 膜タンパク質の可視化と解析のためのシームレスメタデータの充実とAI応用フレームワーク
• Authors: Ebenezer Awotoro, Chisom Ezekannagha, Florian Schwarz, Johannes Tauscher, Dominik Heider, Katharina Ladewig, Christel Le Bon, Karine Moncoq, Bruno Miroux, Georges Hattab,
• Abstract要約: 本稿では,膜タンパク質データベースをWebアプリケーション内に統合するフレームワークであるMetaMPを紹介する。 統計に焦点を当てた検証において、MetaMPはデータ格差の77%を解決し、新たに同定された膜タンパク質のクラスを98%正確に予測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structural biology has made significant progress in determining membrane proteins, leading to a remarkable increase in the number of available structures in dedicated databases. The inherent complexity of membrane protein structures, coupled with challenges such as missing data, inconsistencies, and computational barriers from disparate sources, underscores the need for improved database integration. To address this gap, we present MetaMP, a framework that unifies membrane-protein databases within a web application and uses machine learning for classification. MetaMP improves data quality by enriching metadata, offering a user-friendly interface, and providing eight interactive views for streamlined exploration. MetaMP was effective across tasks of varying difficulty, demonstrating advantages across different levels without compromising speed or accuracy, according to user evaluations. Moreover, MetaMP supports essential functions such as structure classification and outlier detection. We present three practical applications of Artificial Intelligence (AI) in membrane protein research: predicting transmembrane segments, reconciling legacy databases, and classifying structures with explainable AI support. In a validation focused on statistics, MetaMP resolved 77% of data discrepancies and accurately predicted the class of newly identified membrane proteins 98% of the time and overtook expert curation. Altogether, MetaMP is a much-needed resource that harmonizes current knowledge and empowers AI-driven exploration of membrane-protein architecture.
• Abstract（参考訳）: 構造生物学は膜タンパク質の決定に大きな進歩をもたらし、専用のデータベースで利用可能な構造の数が著しく増加した。 膜タンパク質構造の本質的な複雑さは、欠落データ、不整合、異なるソースからの計算障壁といった課題と相まって、データベース統合の改善の必要性を浮き彫りにしている。 このギャップに対処するため,MetaMPは膜タンパク質データベースをWebアプリケーション内に統合し,機械学習を用いて分類するフレームワークである。 MetaMPはメタデータを充実させ、ユーザフレンドリなインターフェースを提供し、合理化された探索のために8つのインタラクティブなビューを提供する。 ユーザ評価によると、MetaMPはさまざまな難易度のあるタスクに対して有効であり、スピードや精度を損なうことなく、さまざまなレベルのアドバンテージを示す。 さらに、MetaMPは構造分類や外れ値検出といった重要な機能をサポートしている。 膜タンパク質研究における人工知能(AI)の実践的応用として,膜膜セグメントの予測,レガシデータベースの再構築,説明可能なAIサポートによる構造分類の3つを挙げる。 統計に焦点をあてた検証では、MetaMPはデータ格差の77%を解決し、新しく同定された膜タンパク質のクラスを正確に予測し、専門家のキュレーションを98%上回った。 さらにMetaMPは、現在の知識を調和させ、AIによる膜タンパク質アーキテクチャの探索を促進する、待望のリソースである。

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