SGNet: Protein Folding Framework with Deep Learning

Centrala begrepp

Deep learning framework SGNet models symmetrical protein complexes effectively, addressing challenges in structure determination.

Sammanfattning

1. Introduction
   • Deep learning advances protein structure prediction.
   • Existing methods struggle with symmetrical protein assemblies.
2. Problems with Symmetrical Protein Assemblies
   • Long sequences hinder structural computation.
   • Label assignment ambiguity due to identical subunits.
3. Proposed Solution: SGNet
   • Conducts feature extraction on a single subunit.
   • Generates the whole assembly using a symmetry module.
   • Demonstrates effectiveness in modeling all global symmetry types.
4. Experimental Results
   • Extensive experiments on symmetrical protein complexes.
   • SGNet outperforms AlphaFold-Multimer in performance.
5. Related Work
   • Traditional methods use symmetry docking algorithms.
   • Recent studies focus on predicting multimeric interfaces.
6. Preliminaries
   • Symmetry group categorizes symmetries in protein assemblies.
   • Backbone frames represent protein chains.
7. Structural Symmetry Modeling
   • Describes symmetry modeling and learning objectives.
8. Framework
   • Overview of the network pipeline and symmetry module.
9. Data Extraction
   • Stats:
     • C: 3,000 train, 100 test, Avg. ASU length 303, Avg. complex length 778
     • D: 1,000 train, 100 test, Avg. ASU length 318, Avg. complex length 1,443
     • T: 200 train, 20 test, Avg. ASU length 163, Avg. complex length 1,955
     • O: 200 train, 20 test, Avg. ASU length 200, Avg. complex length 4,803
     • I: 150 train, 10 test, Avg. ASU length 289, Avg. complex length 17,340
10. Performance Comparison
    • SGNet outperforms AlphaFold-Multimer in various symmetry types.

Statistik

Deep learning는 단일 체인 구조를 예측하는 데 높은 정확도를 보임.
SGNet은 모든 전역 대칭 유형을 모델링하는 데 효과적임.
C: 3,000 train, 100 test, 평균 ASU 길이 303, 평균 복합체 길이 778
D: 1,000 train, 100 test, 평균 ASU 길이 318, 평균 복합체 길이 1,443
T: 200 train, 20 test, 평균 ASU 길이 163, 평균 복합체 길이 1,955
O: 200 train, 20 test, 평균 ASU 길이 200, 평균 복합체 길이 4,803
I: 150 train, 10 test, 평균 ASU 길이 289, 평균 복합체 길이 17,340

Citat

"Deep learning has made significant progress in protein structure prediction."
"SGNet conducts feature extraction on a single subunit and generates the whole assembly using our proposed symmetry module."

Viktiga insikter från

SGNet

by Zhaoqun Li,J... på arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04395.pdf

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