Advances in Protein Representation Learning: Methods, Applications, and Future Directions

要約

タンパク質は、さまざまな生物学的プロセスで中心的な役割を果たす複雑な生体分子であり、分子生物学、医学研究、および創薬におけるブレークスルーの重要なターゲットになっています。
複雑で階層的な構造、および多様な機能を解読することは、分子レベルでの生活の理解を進めるために不可欠です。
タンパク質表現学習（PRL）は、これらの課題に対処するためにタンパク質データから意味のある計算表現を抽出することを可能にし、変革的アプローチとして浮上しています。
このホワイトペーパーでは、PRL研究の包括的なレビューを提供し、方法論を5つの重要な領域に分類します：特徴ベース、シーケンスベース、構造ベース、マルチモーダル、および複雑なアプローチ。
この急速に進化する分野の研究者をサポートするために、モデル開発と評価に不可欠なリソースとして機能するタンパク質シーケンス、構造、機能に広く使用されているデータベースを導入します。
また、複数のドメインでのこれらのアプローチの多様なアプリケーションを調査し、それらの幅広い影響を示しています。
最後に、技術的な課題を押し付け、将来の方向性を概説してPRLを前進させ、この基礎分野での継続的なイノベーションを刺激するための洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Proteins are complex biomolecules that play a central role in various biological processes, making them critical targets for breakthroughs in molecular biology, medical research, and drug discovery. Deciphering their intricate, hierarchical structures, and diverse functions is essential for advancing our understanding of life at the molecular level. Protein Representation Learning (PRL) has emerged as a transformative approach, enabling the extraction of meaningful computational representations from protein data to address these challenges. In this paper, we provide a comprehensive review of PRL research, categorizing methodologies into five key areas: feature-based, sequence-based, structure-based, multimodal, and complex-based approaches. To support researchers in this rapidly evolving field, we introduce widely used databases for protein sequences, structures, and functions, which serve as essential resources for model development and evaluation. We also explore the diverse applications of these approaches in multiple domains, demonstrating their broad impact. Finally, we discuss pressing technical challenges and outline future directions to advance PRL, offering insights to inspire continued innovation in this foundational field.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google