Zero-shot segmentation using embeddings from a protein language model identifies functional regions in the human proteome
Notice bibliographique
Résumé
The biological function of a protein is often determined by its distinct functional units, such as folded domains and intrinsically disordered regions. Identifying and categorizing these protein segments from sequence has been a major focus in computational biology which has enabled the automatic annotation of folded protein domains. Here we show that embeddings from the unsupervised protein language model ProtT5 can be used to identify and categorize protein segments without relying on conserved patterns in primary amino acid sequence. We present Zero-shot Protein Segmentation (ZPS), where we use embeddings from ProtT5 to predict the boundaries of protein segments without training or fine-tuning any parameters. We find that ZPS boundary predictions for the human proteome are better at reproducing reviewed annotations from UniProt than established bioinformatics tools and ProtT5 embeddings of ZPS segments can categorize over 200 of the most common UniProt annotations in the human proteome, including folded domains, sub-domains, and intrinsically disordered regions. To explore ZPS predictions, we introduce a new way to visualize protein embeddings that closely resembles diagrams of distinct functional units in protein biology. Since ZPS and segment embeddings can be used without training or fine-tuning, the approach is not biased towards known annotations and can be used to identify and categorize unannotated protein segments. We used the segment embeddings to identify unannotated mitochondrion targeting signals and SYGQ-rich prion-like domains, which are functional regions within intrinsically disordered regions. We expect that the analysis of protein segment embedding similarity can lead to valuable information about protein function, including about intrinsically disordered regions and poorly understood protein regions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».