Exploring Protein-DNA Binding Residue Prediction and Consistent Interpretability Analysis Using Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Accurately identifying DNA-binding residues is a crucial step in developing computational tools to model DNA-protein binding properties, which is essential for binding pocket discovery and related drug design. Although several tools have been developed to predict DNA-binding residues based on protein sequences and structures, their performance remains limited, and proteins with crystal structures still represent only a small fraction of DNA-binding proteins. Additionally, the process of extracting handcrafted features for protein representation is labor-intensive. In this study, we combined the strengths of pre-trained protein language models and attention mechanisms to propose a sequence-based method: an attention-based deep learning approach for accurately predicting DNA-binding residues, incorporating a contrastive learning module. Our method outperformed all other sequence-based models across two prevalent benchmark datasets. Furthermore, we developed a structure-based graph neural network (GNN) model to demonstrate the impact of the contrastive module. A common limitation of existing models is their lack of interpretability, which hinders our ability to understand what these models have learned. To address this, we introduced a novel perspective for interpreting our sequence-based model by analyzing the consistency between attention scores and the edge weights generated by the GNN model. Interestingly, our results show that large-scale pre-trained protein language models, together with attention mechanisms, can effectively capture structural information solely from protein sequence inputs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».