Motivering: Förutom substitutionsfrekvensdata från proteinsekvensanpassningar, är många toppmoderna metoder för kontaktförutsägelse beroende av ytterligare informationskällor, eller egenskaper, av proteinsekvenser för att förutsäga kontakter med restsubstanser, såsom lösningsmedelstillgänglighet, förutsedd sekundär struktur, och poäng från andra kontaktförutsägelsemetoder. Det är oklart hur mycket av denna information som behövs för att uppnå de senaste resultaten. Här visar vi att med hjälp av djupa neurala nätverksmodeller innehåller enkel anpassningsstatistik tillräcklig information för att uppnå toppmodern precision. Vår förutsägelse metod, DeepCov, använder helt konvolutionella neurala nätverk som arbetar på amino-syra par frekvens eller covarians data som härrör direkt från sekvensanpassningar, utan att använda globala statistiska metoder såsom gles invers kovarians eller pseudolikelihood uppskattning. Resultat: Jämförelser mot CCMpred och MetaPSICOV2 visar att med hjälp av parvis covariance data som beräknats från råa anpassningar som indata kan vi matcha eller överskrida prestanda för båda dessa metoder. Nästan all uppnådd precision erhålls vid övervägande av relativt lokala fönster (ca 15 rester) runt någon medlem av en given restparering; större fönsterstorlekar har jämförbar prestanda. Bedömning på en uppsättning grunda sekvensanpassningar (färre än 160 effektiva sekvenser) indikerar att den nya metoden är betydligt mer exakt än CCMpred och MetaPSICOV2 i denna regim, vilket tyder på att förbättrad precision kan uppnås på mindre sekvensfamiljer. Sammantaget är prestandan hos DeepCov konkurrenskraftig med den senaste tekniken, och våra resultat visar att globala modeller, som använder funktioner från alla delar av indatajusteringen när man förutsäger individuella kontakter, inte är strikt nödvändiga för att uppnå exakta kontaktprognoser. Tillgänglighet och genomförande: DeepCov är fritt tillgänglig på https://github.com/psipred/
Den DeepCov metod föreslås i REF, Denna metod använder konvolutionella neurala nätverk för att arbeta på aminosyra par frekvens eller covarians dataextrakt från sekvens 125 anpassningar.
High precision in protein contact prediction using fully convolutional neural networks and minimal sequence features
{'venue': None, 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}