PepNN: a deep attention model for the identification of peptide binding sites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protein-peptide interactions play a fundamental role in facilitating many cellular processes, but remain underexplored experimentally and difficult to model computationally. Here, we present PepNN-Struct and PepNN-Seq, structure and sequence-based approaches for the prediction of peptide binding sites on a protein given the sequence of a peptide ligand. A main difficulty for the prediction of peptide-protein interactions is the flexibility of peptides and their tendency to undergo conformational changes upon binding. To account for this behaviour, we developed a novel reciprocal attention module that simultaneously updates the encodings of peptide and protein residues and explicitly enforces the symmetry in the updates, allowing for information flow and reflecting the biochemical reality of conformational changes in the peptide. PepNN additionally makes use of modern graph neural network layers that are effective at learning representations of molecular structure. Finally, to compensate for the scarcity of peptide-protein complex structural information, we make use of available protein-protein complex and protein sequence information through a series of transfer learning steps. PepNN-Struct achieves state-of-the-art performance on the task of identifying peptide binding sites, with a ROC AUC of 0.893 and an MCC of 0.483 on an independent test set. Beyond prediction of binding sites on proteins with a known peptide ligand, we also show that the developed models make reasonable peptide-agnostic predictions, allowing for the identification of novel peptide binding proteins.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».