Atom-level Machine Learning of Protein-Glycan Interactions and Cross-chiral Recognition in Glycobiology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cross-chiral recognition in glycobiology is the interactions between biologically conventional proteins and the enantiomers of biological glycans (e.g., L-proteins binding with L-hexoses) from organisms across all kingdoms of life. By symmetry, it also describes the interactions of chirally mirrored proteins with normal D-glycans. Knowledge of cross-chiral recognition is critical to understanding the potential interactions of existing life forms with artificial mirror-life forms, but currently known rules of protein-glycan interaction are insufficient. To build a methodology for learning such interactions, we used machine learned models that can predict binding strength between a set of proteins and glycans represented as graphs of atoms, rather than monosaccharides. Atomic q -gram and Morgan fingerprint (MF) based representation of glycans made it possible to train ML models that predict lectin binding properties of glycans, glycomimetic compounds, and enantiomers of all natural glycans. Critical to this training was merging disparate data—some with relative fluorescence units (RFU) from glycan microarrays and others with K d values from ITC—using a universal “fraction bound” parameter f at a specific lectin concentration. A fully-connected neural network architecture, MCNet takes a MF and concentration (C) as inputs and returns f for 147 lectins. Performance of MCNet is comparable to the GlyNet models, and by proxy to other state-of-the art models that predict strength of protein-glycan interactions. MCNet effectively predicts binding of glycomimetic compounds to Galectins 1, 3, and 7. Breaking from a monosaccharide-based description makes it possible for MCNet to predict cross-chiral recognition. We employed a Liquid Glycan Array to validate some predictions, such as the lack of interactions of L-mannose with D-mannose binding lectins, purified ConA, and DC-SIGN displayed on cells, and weak binding of L-Man to galactose-binding lectins and L-Glc binding by canonical fucose binding lectins. MCNet’s atom-level input makes it possible to agglomerate protein-glycan data from diverse glycans across all kingdoms of life and non-glycan structures (e.g. glycomimetic compounds). The universal fraction bound parameter makes it possible to unify disparate quantitative observations ( K d / IC 50 , RFU, chromatographic retention times, etc.). We believe that such an approach will facilitate a merger of knowledge from diverse glycobiology datasets and predict protein interactions with uncommon/unnatural glycans not attainable from current ML models.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».