MeToken：利用統一的微環境標記提升蛋白質轉譯後修飾預測的效能

核心概念

整合蛋白質序列和結構信息的微環境標記模型，能更準確地預測蛋白質轉譯後修飾的類型。

摘要

論文資訊

標題：MeToken：利用統一的微環境標記提升蛋白質轉譯後修飾預測的效能
作者：Cheng Tan, Zhenxiao Cao, Zhangyang Gao 等
期刊/會議：審核中

研究目標

本研究旨在開發一種更精確的蛋白質轉譯後修飾（PTM）預測方法，以解決現有方法忽略蛋白質結構信息以及PTM類型長尾分佈的問題。

方法

• 研究人員構建了一個大規模的蛋白質序列-結構 PTM 數據集，包含超過 120 萬個標記位點和 18 萬種蛋白質。
• 提出了一種名為 MeToken 的新型深度學習模型，該模型利用微環境標記來整合蛋白質序列和結構信息。
• 採用統一子碼本策略來解決 PTM 類型的長尾分佈問題，確保所有 PTM 類型都能得到充分的表示。
• 使用溫度調節向量量化（TS-VQ）來優化模型的訓練過程。

主要發現

• MeToken 在大規模數據集、PTMint 和 qPTM 數據集上均顯著優於現有的 PTM 預測方法。
• MeToken 能夠有效地捕捉蛋白質微環境中的複雜模式，並準確預測 PTM 類型。
• 可視化分析表明，MeToken 學到的碼嵌入與已知的生物學知識一致。

主要結論

整合蛋白質序列和結構信息的微環境標記模型，能更準確地預測蛋白質轉譯後修飾的類型。

意義

本研究提供了一種強大的 PTM 預測工具，有助於深入了解蛋白質功能和疾病機制。

局限性和未來研究方向

• 數據集主要依賴 AlphaFold 預測的蛋白質結構，可能存在偏差。
• 模型未考慮蛋白質與其他分子（如酶、配體或相互作用蛋白）之間的相互作用。
  未來研究方向包括：構建更精確的蛋白質結構數據集，以及將蛋白質相互作用納入模型中。

統計資料

MeToken 在大規模數據集上 F1-score 比 ESM-2 提高了 6.46%。
MeToken 在 PTMint 數據集上 F1-score 比最佳基準模型提高了 5.61%。
MeToken 在 qPTM 數據集上 F1-score 比最佳基準模型提高了 16.75%。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

MeToken: Uniform Micro-environment Token Boosts Post-Translational Modification Prediction

by Cheng Tan, Z... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01856.pdf

深入探究

如何將 MeToken 模型應用於其他生物信息學預測任務，例如蛋白質-蛋白質相互作用預測？

MeToken 模型的核心概念是利用蛋白質序列和結構信息構建微環境表徵，並通過向量量化將其轉換為離散的表徵向量，進而預測蛋白質的功能。這種方法可以被推廣到其他依賴於蛋白質序列和結構信息的生物信息學預測任務，例如蛋白質-蛋白質相互作用預測。
以下是如何將 MeToken 模型應用於蛋白質-蛋白質相互作用預測的步驟：

數據集構建: 收集已知的蛋白質-蛋白質相互作用數據，並結合蛋白質序列和結構信息，構建訓練數據集。每個數據點包含兩個蛋白質的序列和結構信息，以及它們是否相互作用的標籤。
微環境表徵: 利用 MeToken 模型中的方法，分別提取兩個蛋白質中每個氨基酸殘基的微環境表徵。可以根據任務需求調整微環境的定義，例如考慮兩個蛋白質之間的距離約束。
交互表徵: 將兩個蛋白質的微環境表徵進行融合，生成交互表徵。可以使用的方法包括拼接、相加、注意力機制等。
預測網絡: 利用全连接神经网络或图神经网络等模型，以交互表徵作為輸入，預測兩個蛋白質是否相互作用。
模型訓練: 使用已構建的數據集對模型進行訓練，並使用適當的評估指標（例如AUC、AUPRC）評估模型性能。

需要注意的是，蛋白質-蛋白質相互作用預測是一個複雜的任務，需要考慮多種因素，例如蛋白質的細胞定位、表達水平、翻译后修饰等。因此，需要根據具體的應用場景對 MeToken 模型進行調整和優化。

如果蛋白質結構數據存在錯誤或缺失，MeToken 模型的性能會受到怎樣的影響？

MeToken 模型的性能在一定程度上依賴於蛋白質結構數據的準確性和完整性。如果蛋白質結構數據存在錯誤或缺失，模型的性能可能會受到以下影響：

結構錯誤: 如果蛋白質結構數據存在錯誤，例如氨基酸殘基的空間位置不準確，那麼模型提取的微環境表徵就會出現偏差，進而影響預測結果的準確性。
結構缺失: 如果蛋白質結構數據缺失，例如部分區域的結構無法解析，那麼模型就無法獲取這些區域的微環境信息，可能會導致預測結果不完整或準確性下降。
为了减轻结构数据错误或缺失带来的影响，可以采取以下策略：

使用高质量的结构数据: 尽量使用实验解析的蛋白質結構數據，例如X射线晶体学或核磁共振解析的结构。如果只能使用预测的结构数据，例如AlphaFold预测的结构，需要仔细评估其可靠性。
结构校正: 可以使用一些结构校正工具对预测的蛋白質結構數據进行优化，提高其准确性。
结合序列信息: 可以尝试结合蛋白質序列信息进行预测，例如使用蛋白質語言模型提取序列特征，与 MeToken 模型的结构特征进行融合，提高模型的鲁棒性。
开发针对特定情况的模型: 针对结构数据缺失的情况，可以开发专门的模型，例如使用图神经网络处理部分结构缺失的蛋白質數據。
总而言之，蛋白質結構數據的质量对 MeToken 模型的性能至关重要。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的策略，以减轻结构数据错误或缺失带来的影响。

能否利用 MeToken 模型的預測結果來設計具有特定功能的新型蛋白質？

MeToken 模型本身主要用于预测蛋白质的功能，例如预测蛋白质的翻译后修饰位点。虽然不能直接利用 MeToken 模型的预测结果来设计具有特定功能的新型蛋白质，但可以将 MeToken 模型作为蛋白质设计流程中的一个模块，辅助进行蛋白质设计。
以下是如何利用 MeToken 模型辅助蛋白质设计的步骤：

确定目标功能: 首先需要明确想要设计的新型蛋白质需要具备哪些功能，例如与特定配体结合、催化特定反应等。
生成候选蛋白质序列: 可以使用一些蛋白质设计工具，例如 Rosetta 或 AlphaFold，生成大量的候选蛋白质序列。
预测候选蛋白质的功能: 使用 MeToken 模型预测候选蛋白质的功能，例如预测其翻译后修饰位点、结合位点等。
筛选候选蛋白质: 根据 MeToken 模型的预测结果，筛选出功能符合预期的候选蛋白质。
实验验证: 对筛选出的候选蛋白质进行实验验证，确认其功能是否符合预期。

需要注意的是，蛋白质设计是一个复杂的过程，需要考虑多方面的因素，例如蛋白质的稳定性、可溶性、免疫原性等。 MeToken 模型只能作为蛋白质设计流程中的一个辅助工具，最终的设计结果还需要经过实验验证。
总而言之， MeToken 模型可以作为蛋白质设计流程中的一个模块，辅助进行蛋白质设计。将 MeToken 模型与其他蛋白质设计工具结合使用，可以提高蛋白质设计的效率和成功率。