Точное предсказание структур и взаимодействий белков с использованием трековой нейронной сети из трех каналов
Accurate prediction of protein structures and interactions using a three-track neural network
2021-07-15
SCID: 54.1/mc55sf5t
Discuss with AI
интеграция информации 1D-2D-3Dпредсказание структуры белковмоделирование белковых комплексовтрехпоточная нейронная сетьмоделирование для рентгеновской кристаллографии и крио-ЭМ
Figures from the paper
Abstract (AI)
DeepMind представила особенно точные предсказания на недавней 14-й конференции Critical Assessment of Structure Prediction (CASP14). Мы исследовали архитектуры сетей, включающие сходные идеи, и добились наилучших результатов с помощью трековой сети из трех каналов, в которой информация на одномерном (1D) уровне последовательности, на 2D уровне карты расстояний и на 3D уровне координат последовательно преобразуется и интегрируется. Трехканальная сеть генерирует предсказания структур с точностью, приближающейся к показателям DeepMind на CASP14, позволяет быстро решать сложные задачи моделирования структур, возникающие при рентгеновской кристаллографии и криоэлектронной микроскопии, и дает представление о функциях белков с неизвестной в настоящее время структурой. Сеть также обеспечивает быстрое получение точных моделей белок‑белковых комплексов только на основе информации о последовательности, минуя традиционные подходы, требующие моделирования отдельных субъединиц с последующим докингом. Мы делаем метод доступным научному сообществу для ускорения биологических исследований.
Key Findings
1
Нейросеть с тремя дорожками, интегрирующая 1D-последовательность, 2D-карту расстояний и 3D-координаты, показала наилучшие результаты среди исследованных архитектур.
2
Авторы публикуют метод для научного сообщества с целью ускорения биологических исследований.
3
Метод позволяет быстро решать сложные задачи моделирования структур по данным рентгеновской кристаллографии и крио-ЭМ.
4
Модель быстро генерирует точные модели белково-белковых комплексов по последовательности, обходя этапы отдельного моделирования субъединиц и докинга.
5
Сеть обеспечивает понимание функций белков с пока неизвестной структурой.
6
Трехдорожечная сеть даёт предсказания структур с точностью, приближающейся к результатам DeepMind на CASP14.
Research Object
Структуры белков и белковые комплексы (предсказанные по последовательностям аминокислот)
Research Subject
Точное предсказание трёхмерных структур белков и их взаимодействий с помощью трёхтрековой нейронной сети, интегрирующей 1D-последовательность, 2D-карту расстояний и 3D-координаты
Publication Details
Publication Date
2021-07-15
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
5932
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest