2024
Variační nástroj založený na autoenkodéru pro návrh ancestrálních proteinů
KOHOUT, Pavel; Jiří DAMBORSKÝ a David BEDNÁŘZákladní údaje
Originální název
Variační nástroj založený na autoenkodéru pro návrh ancestrálních proteinů
Název anglicky
Variational Autoencoder-based tool for design of ancestral proteins
Autoři
Vydání
2024
Další údaje
Jazyk
čeština
Typ výsledku
Software
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Česká republika
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Označené pro přenos do RIV
Ano
Kód RIV
RIV/00216224:14310/24:00139870
Organizační jednotka
Přírodovědecká fakulta
Klíčová slova anglicky
protein; sequence; ancestral protein; amino acid; variability; multiple sequence alignment; phylogenetic reconstruction
Technické parametry
Doposud je využíváno interně k výzkumným účelům.
Změněno: 28. 1. 2025 09:38, prof. Mgr. Jiří Damborský, Dr.
V originále
Abychom zefektivnili hledání proteinových sekvencí s požadovanými vlastnostmi, využíváme informace z proteinových rodin prostřednictvím vícenásobného zarovnání sekvencí k identifikaci konzervovaných oblastí a oblastí variability aminokyselin. Nově zavádíme variační autoenkodéry, které mohou zachytit plnou variabilitu sekvencí v zarovnáních vícenásobných sekvencí pomocí nelineárního modelování strojového učení. Vyvinuli jsme nástroj, který se učí reprezentaci proteinů a může vědcům pomoci při tvorbě vylepšených proteinových mutantů i při fylogenetické rekonstrukci proteinů. Případová studie je k dispozici zde: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-jcds7-v2
Anglicky
To streamline the search for protein sequences with desired properties, we leverage information from protein families through multiple sequence alignments to identify conserved regions and amino acid variability. We show variational autoencoders which can capture the full variation of sequences in multiple sequence alignments by using nonlinear machine learning modeling. We have developed a tool that learns protein representations and can guide researchers in producing improved protein mutants as well as in phylogenetic reconstruction. The use case study is available at https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-jcds7-v2
Návaznosti
| TN02000109, projekt VaV |
|