論文タイトル
Top-down design of protein architectures with reinforcement learning
出典
Science. 2023 Apr 21;380(6642):266-273.
Top-down design of protein architectures with reinforcement learning - PubMed
As a result of evolutionary selection, the subunits of naturally occurring protein assemblies often fit together with substantial shape complementarity to gener...
pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
確認したいこと
深層学習を用いたタンパク質デザイン手法をベンチマークしています。
要旨
強化学習を用いて、タンパク質を、その全体構造を規定してトップダウン的に設計する手法を紹介した論文です。
解説など
論文タイトル通り、強化学習を利用してタンパク質をデザインする手法について紹介しています。筆者らはマクロな視点から、タンパク質全体の大局的な構造を目標にデザインする方法を提案しています。具体例を挙げると、本手法で、四面体、八面体、二十面体や環状構造を設計することができます。
従来型のボトムアップローチによるタンパク質デザイン手法は、フラグメント構造のアセンブルに依存します。SEWINGのような設計アプローチがその一例ですが、このような手法は全体最適な構造をデザインするのに限界があると言及しています。
本手法では、Monte Carlo tree search (MCTS) というアルゴリズムを採用して、タンパク質の複合体構造を生成しています。
コードは以下のレポジトリから参照できます。
GitHub - idlutz/protein-backbone-MCTS
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github.com
.sifのコンテナイメージファイルから本手法を実行できます。形状の指定は.objファイルを用いて行うようです。
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