D SCRIPT
v0.2.8: 2024-09-16 --
D-SCRIPT は、配列だけが与えられた 2 つのタンパク質間の物理的相互作用を予測するための深層学習手法です。これは新種に対してよく一般化され、トレーニング データ サイズの制限に対して堅牢です。そのデザインは、2 つのタンパク質が物理的に相互作用するには、各タンパク質のアミノ酸のサブセットが他のタンパク質と接触している必要があるという直観を反映しています。 D-SCRIPT の中間段階ではこの直観が直接実装され、D-SCRIPT の最後から 2 番目の段階ではタンパク質二量体のタンパク質間接触マップの大まかな推定が行われます。この構造を動機とした設計により、結果の解釈可能性が高まり、構造は配列よりも進化的に保存されているため、種間での一般化可能性が向上します。
D-SCRIPT については、Sam Sledzieski、Rohit Singh、Lenore Cowen、Bonnie Berger による論文「タンパク質間相互作用の配列ベースの予測: 構造を認識した解釈可能な深層学習モデル」で説明されています。
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