ZymePackNet: rotamer-sampling free graph neural network method for protein sidechain prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protein sidechain conformation prediction, or packing, is a key step in many in silico protein modeling and design tasks. Popular protein packing methods typically rely on approximated energy functions and complex algorithms to search dense rotamer libraries. Inspired by the recent success of deep learning in protein modeling tasks, we present ZymePackNet, a graph neural network based protein packing tool that does not require a rotamer library, scoring functions or a search algorithm. We train regression models using protein crystal structures represented as graphs, which are employed sequentially to “germinate” the sidechain starting from atoms anchoring the protein backbone to the sidechains’ termini, followed by an iterative refinement stage. ZymePackNet is fast and accurate compared to state-of-the-art protein packing methods. We validate our model on three native backbone datasets achieving a mean average error of 16.6°, 24.1°, 42.1°, and 53.0° for sidechain dihedral angles ( χ 1 to χ 4 ). ZymePackNet captures complex physical interactions such as π stacking without explicitly accounting for it in the model; such effects are currently lacking in the energy terms used in traditional packing tools. Contact abmukho@vt.edu Supplementary information Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».