在这项工作中，我们通过使用卷积神经网络，基于深度学习方法的系统提供了一种基于蛋白质数据库中包含的蛋白质描述来分类氨基酸的蛋白质链。每个蛋白质在其XML格式中的文件中的化学物理 - 几何属性中完全描述。这项工作的目的是设计一个原型的深层学习机械，用于收集和管理大量数据，并通过其应用于氨基酸序列的分类来验证。我们设想将所述方法应用于与结构性质和相似性有关的生物分子中的更通用分类问题。
translated by 谷歌翻译
在这项工作中，我们开始使用深入学习方法来找到对蛋白质结构进行分类的方法。我们的人工智能已经训练，以识别从蛋白质数据库（PDB）数据库外推的复杂的生物分子结构，并将其被重新处理为图像;为此目的，已经使用预先训练的卷积神经网络进行了各种测试，例如InceptionResnetv2或Inceptionv3，以便从这些图像中提取有效的特征并正确对分子进行分类。因此，将产生对各种网络的性能的比较分析。
translated by 谷歌翻译
A generalized understanding of protein dynamics is an unsolved scientific problem, the solution of which is critical to the interpretation of the structure-function relationships that govern essential biological processes. Here, we approach this problem by constructing coarse-grained molecular potentials based on artificial neural networks and grounded in statistical mechanics. For training, we build a unique dataset of unbiased all-atom molecular dynamics simulations of approximately 9 ms for twelve different proteins with multiple secondary structure arrangements. The coarse-grained models are capable of accelerating the dynamics by more than three orders of magnitude while preserving the thermodynamics of the systems. Coarse-grained simulations identify relevant structural states in the ensemble with comparable energetics to the all-atom systems. Furthermore, we show that a single coarse-grained potential can integrate all twelve proteins and can capture experimental structural features of mutated proteins. These results indicate that machine learning coarse-grained potentials could provide a feasible approach to simulate and understand protein dynamics.
translated by 谷歌翻译
蛋白质RNA相互作用对各种细胞活性至关重要。已经开发出实验和计算技术来研究相互作用。由于先前数据库的限制，尤其是缺乏蛋白质结构数据，大多数现有的计算方法严重依赖于序列数据，只有一小部分使用结构信息。最近，alphafold彻底改变了整个蛋白质和生物领域。可预应学，在即将到来的年份，也将显着促进蛋白质-RNA相互作用预测。在这项工作中，我们对该字段进行了彻底的审查，调查绑定站点和绑定偏好预测问题，并覆盖常用的数据集，功能和模型。我们还指出了这一领域的潜在挑战和机遇。本调查总结了过去的RBP-RNA互动领域的发展，并预见到了alphafold时代未来的发展。
translated by 谷歌翻译
氨基酸的分类及其序列分析在生命科学中起着至关重要的作用，并且是一项艰巨的任务。本文使用并比较了最新的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN），长期记忆（LSTM）和门控复发单元（GRU），以解决使用氨基酸的大分子分类问题。与传统的机器学习技术相比，这些模型具有有效的框架来解决广泛的复杂学习问题。我们使用嵌入单词来表示氨基酸序列作为向量。CNN从氨基酸序列中提取特征，这些特征被视为向量，然后喂入上面提到的模型以训练健壮的分类器。我们的结果表明，嵌入与VGG-16相结合的Word2Vec的性能比LSTM和GRU更好。提出的方法的错误率为1.5％。
translated by 谷歌翻译
在本文中，我们尝试使用神经网络结构来预测仅从其主要结构（氨基酸序列）的蛋白质的二级结构（{\ alpha}螺旋位置）。我们使用该FCNN实施了完全连接的神经网络（FCNN）和预成型的三个实验。首先，我们对在鼠标和人类数据集进行训练和测试的模型进行跨物种比较。其次，我们测试了改变蛋白质序列长度的影响，我们输入了模型。第三，我们比较旨在专注于输入窗口中心的自定义错误功能。在论文的最后，我们提出了一个可以应用于问题的替代性，复发性神经网络模型。
translated by 谷歌翻译
预测分子系统的结构和能量特性是分子模拟的基本任务之一，并且具有化学，生物学和医学的用例。在过去的十年中，机器学习算法的出现影响了各种任务的分子模拟，包括原子系统的财产预测。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于将从简单分子系统获得的知识转移到更复杂的知识中，并具有明显的原子和自由度。特别是，我们专注于高自由能状态的分类。我们的方法依赖于（i）分子的新型超图表，编码所有相关信息来表征构象的势能，以及（ii）新的消息传递和汇总层来处理和对此类超图结构数据进行预测。尽管问题的复杂性，但我们的结果表明，从三丙氨酸转移到DECA-丙氨酸系统的转移学习中，AUC的AUC为0.92。此外，我们表明，相同的转移学习方法可以用无监督的方式分组，在具有相似的自由能值的簇中，deca-丙氨酸的各种二级结构。我们的研究代表了一个概念证明，即可以设计用于分子系统的可靠传输学习模型，为预测生物学相关系统的结构和能量性能的未开发途径铺平道路。
translated by 谷歌翻译
在三维分子结构上运行的计算方法有可能解决生物学和化学的重要问题。特别地，深度神经网络的重视，但它们在生物分子结构域中的广泛采用受到缺乏系统性能基准或统一工具包的限制，用于与分子数据相互作用。为了解决这个问题，我们呈现Atom3D，这是一个新颖的和现有的基准数据集的集合，跨越几个密钥的生物分子。我们为这些任务中的每一个实施多种三维分子学习方法，并表明它们始终如一地提高了基于单维和二维表示的方法的性能。结构的具体选择对于性能至关重要，具有涉及复杂几何形状的任务的三维卷积网络，在需要详细位置信息的系统中表现出良好的图形网络，以及最近开发的设备越多的网络显示出显着承诺。我们的结果表明，许多分子问题符合三维分子学习的增益，并且有可能改善许多仍然过分曝光的任务。为了降低进入并促进现场进一步发展的障碍，我们还提供了一套全面的DataSet处理，模型培训和在我们的开源ATOM3D Python包中的评估工具套件。所有数据集都可以从https://www.atom3d.ai下载。
translated by 谷歌翻译
Drug development is a wide scientific field that faces many challenges these days. Among them are extremely high development costs, long development times, as well as a low number of new drugs that are approved each year. To solve these problems, new and innovate technologies are needed that make the drug discovery process of small-molecules more time and cost-efficient, and which allow to target previously undruggable target classes such as protein-protein interactions. Structure-based virtual screenings have become a leading contender in this context. In this review, we give an introduction to the foundations of structure-based virtual screenings, and survey their progress in the past few years. We outline key principles, recent success stories, new methods, available software, and promising future research directions. Virtual screenings have an enormous potential for the development of new small-molecule drugs, and are already starting to transform early-stage drug discovery.
translated by 谷歌翻译
蛋白质是人类生命的重要组成部分，其结构对于功能和机制分析很重要。最近的工作表明了AI驱动方法对蛋白质结构预测的潜力。但是，新模型的开发受到数据集和基准测试培训程序的限制。据我们所知，现有的开源数据集远不足以满足现代蛋白质序列相关研究的需求。为了解决这个问题，我们介绍了具有高覆盖率和多样性的第一个百万级蛋白质结构预测数据集，称为PSP。该数据集由570K真实结构序列（10TB）和745K互补蒸馏序列（15TB）组成。此外，我们还提供了该数据集上SOTA蛋白结构预测模型的基准测试训练程序。我们通过参与客串比赛验证该数据集的实用程序进行培训，我们的模特赢得了第一名。我们希望我们的PSP数据集以及培训基准能够为AI驱动的蛋白质相关研究提供更广泛的AI/生物学研究人员社区。
translated by 谷歌翻译
深度学习在涉及数据的每个领域都起着至关重要的作用。它已经成为一个强大而有效的框架，可以应用于广泛的复杂学习问题，这些问题过去很难使用传统的机器学习技术来解决。在这项研究中，我们专注于用深度学习技术的蛋白质序列分类。氨基酸序列的研究在生命科学中至关重要。我们使用自然语言处理中不同单词嵌入技术来表示氨基酸序列作为向量。我们的主要目标是将序列分类为DNA，RNA，蛋白质和杂交的四组类别。经过几次测试，我们达到了近99％的火车和测试准确性。我们已经在CNN，LSTM，双向LSTM和GRU上进行了实验。
translated by 谷歌翻译
尽管相似性搜索研究的不断发展，但它仍然面临着由于数据的复杂性而面临的相同挑战，例如维度和计算距离距离功能的诅咒。已证明，各种机器学习技术能够用简单的线性功能组合来代替精心设计的数学模型，通常以正式保证的准确性和正确的查询性能来获得速度和简单性。作者通过为3D蛋白质结构搜索的复杂问题提供了轻巧的解决方案来探索这一研究趋势的潜力。该解决方案由三个步骤组成：（i）将3D蛋白结构信息转换为非常紧凑的向量，（ii）使用概率模型将这些向量分组并通过返回给定数量的类似对象和（iii）来响应查询，并且）最终的过滤步骤，该步骤应用基本的向量距离函数来完善结果。
translated by 谷歌翻译
由影响它们折叠并因此决定其功能和特征的氨基酸链组成，蛋白质是一类大分子，它们在主要生物过程中起着核心作用，并且是人体组织的结构，功能和调节所必需的。了解蛋白质功能对于治疗和精确医学的发展至关重要，因此可以根据可测量特征对蛋白质进行分类及其功能至关重要。实际上，从其主要结构（称为其主要结构）中对蛋白质特性的自动推断仍然是生物信息学领域中的一个重要开放问题，尤其是考虑到测序技术的最新进展和广泛的已知但未分类的蛋白质具有未知属性。在这项工作中，我们演示和比较了几个深度学习框架的性能，包括新型双向LSTM和卷积模型，这些卷积模型在蛋白质数据库（PDB）的广泛可用的测序数据合作中，结构生物信息信息技术（RCSB），RCSB），RCSB（RCSB），RCSB（RCSB）的研究合作。除了对经典的机器学习方法进行基准测试，包括K-Nearest邻居和多项式回归分类器，对实验数据进行了培训。我们的结果表明，我们的深度学习模型为经典的机器学习方法提供了卓越的性能，卷积体系结构提供了最令人印象深刻的推理性能。
translated by 谷歌翻译
Artificial intelligence (AI) in the form of deep learning bears promise for drug discovery and chemical biology, $\textit{e.g.}$, to predict protein structure and molecular bioactivity, plan organic synthesis, and design molecules $\textit{de novo}$. While most of the deep learning efforts in drug discovery have focused on ligand-based approaches, structure-based drug discovery has the potential to tackle unsolved challenges, such as affinity prediction for unexplored protein targets, binding-mechanism elucidation, and the rationalization of related chemical kinetic properties. Advances in deep learning methodologies and the availability of accurate predictions for protein tertiary structure advocate for a $\textit{renaissance}$ in structure-based approaches for drug discovery guided by AI. This review summarizes the most prominent algorithmic concepts in structure-based deep learning for drug discovery, and forecasts opportunities, applications, and challenges ahead.
translated by 谷歌翻译
对RAS和RAF蛋白的行为与细胞膜中局部脂质环境之间关系之间的关系的了解对了解癌症形成的基础机制至关重要。在这项工作中，我们采用深度学习（DL）来学习这种关系，通过预测基于脂质膜的RAS和RAS-RAF蛋白复合物的蛋白质定位状态，该状态基于蛋白质结构域周围的脂质密度（CG），相对于脂质膜。分子动力学（MD）模拟。我们的DL模型可以预测六个蛋白质状态，总体准确性超过80％。这项工作的发现为蛋白质如何调节脂质环境提供了新的见解，这反过来又可以帮助设计新型疗法以调节与癌症发展相关的机制中的这种相互作用。
translated by 谷歌翻译
鉴定新型药物靶标相互作用（DTI）是药物发现中的关键和速率限制步骤。虽然已经提出了深入学习模型来加速识别过程，但我们表明最先进的模型无法概括到新颖（即，从未见过的）结构上。我们首先揭示负责此缺点的机制，展示模型如何依赖于利用蛋白质 - 配体二分网络拓扑的捷径，而不是学习节点特征。然后，我们介绍AI-BIND，这是一个与无监督的预训练的基于网络的采样策略相结合的管道，使我们能够限制注释不平衡并改善新型蛋白质和配体的结合预测。我们通过预测具有结合亲和力的药物和天然化合物对SARS-COV-2病毒蛋白和相关的人蛋白质来说明Ai-reat的值。我们还通过自动扩展模拟和与最近的实验证据进行比较来验证这些预测。总体而言，AI-Bind提供了一种强大的高通量方法来识别药物目标组合，具有成为药物发现中强大工具的可能性。
translated by 谷歌翻译
粗粒（CG）分子模拟已成为研究全原子模拟无法访问的时间和长度尺度上分子过程的标准工具。参数化CG力场以匹配全原子模拟，主要依赖于力匹配或相对熵最小化，这些熵最小化分别需要来自具有全原子或CG分辨率的昂贵模拟中的许多样本。在这里，我们提出了流量匹配，这是一种针对CG力场的新训练方法，它通过利用正常流量（一种生成的深度学习方法）来结合两种方法的优势。流量匹配首先训练标准化流程以表示CG概率密度，这等同于最小化相对熵而无需迭代CG模拟。随后，该流量根据学习分布生成样品和力，以通过力匹配来训练所需的CG能量模型。即使不需要全部原子模拟的力，流程匹配就数据效率的数量级优于经典力匹配，并产生CG模型，可以捕获小蛋白质的折叠和展开过渡。
translated by 谷歌翻译
从诸如蛋白质折叠或配体 - 受体结合如蛋白质 - 折叠或配体 - 受体结合等生物分子过程的长时间轨迹的低尺寸表示是基本的重要性和动力学模型，例如Markov建模，这些模型已经证明是有用的，用于描述这些系统的动力学。最近，引入了一种被称为vampnet的无监督机器学习技术，以以端到端的方式学习低维度表示和线性动态模型。 Vampnet基于Markov进程（VAMP）的变分方法，并依赖于神经网络来学习粗粒度的动态。在此贡献中，我们将Vampnet和图形神经网络组合生成端到端的框架，以从长时间的分子动力学轨迹有效地学习高级动态和亚稳态。该方法承载图形表示学习的优点，并使用图形消息传递操作来生成用于VAMPNET中使用的每个数据点以生成粗粒化表示的嵌入。这种类型的分子表示结果导致更高的分辨率和更可接定的Markov模型，而不是标准Vampnet，使得对生物分子过程更详细的动力学研究。我们的GraphVampNet方法也具有注意机制，以找到分类为不同亚稳态的重要残留物。
translated by 谷歌翻译
Accurate determination of a small molecule candidate (ligand) binding pose in its target protein pocket is important for computer-aided drug discovery. Typical rigid-body docking methods ignore the pocket flexibility of protein, while the more accurate pose generation using molecular dynamics is hindered by slow protein dynamics. We develop a tiered tensor transform (3T) algorithm to rapidly generate diverse protein-ligand complex conformations for both pose and affinity estimation in drug screening, requiring neither machine learning training nor lengthy dynamics computation, while maintaining both coarse-grain-like coordinated protein dynamics and atomistic-level details of the complex pocket. The 3T conformation structures we generate are closer to experimental co-crystal structures than those generated by docking software, and more importantly achieve significantly higher accuracy in active ligand classification than traditional ensemble docking using hundreds of experimental protein conformations. 3T structure transformation is decoupled from the system physics, making future usage in other computational scientific domains possible.
translated by 谷歌翻译
机器学习潜力是分子模拟的重要工具，但是由于缺乏高质量数据集来训练它们的发展，它们的开发阻碍了它们。我们描述了Spice数据集，这是一种新的量子化学数据集，用于训练与模拟与蛋白质相互作用的药物样的小分子相关的潜在。它包含超过110万个小分子，二聚体，二肽和溶剂化氨基酸的构象。它包括15个元素，带电和未充电的分子以及广泛的共价和非共价相互作用。它提供了在{\ omega} b97m-d3（bj）/def2-tzVPPD理论水平以及其他有用的数量（例如多极矩和键阶）上计算出的力和能量。我们在其上训练一组机器学习潜力，并证明它们可以在化学空间的广泛区域中实现化学精度。它可以作为创建可转移的，准备使用潜在功能用于分子模拟的宝贵资源。
translated by 谷歌翻译