2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[4Xin2] ポスターセッション2

2024年5月31日(金) 12:00 〜 13:40 X会場 (イベントホール1)

[4Xin2-76] Variational Autoencoderを用いた変異タンパク質アミノ酸配列の生成

〇井島 大弥1、刑部 好弘1、高瀬 諒一1、小山 光1、淺原 彰規1 (1.株式会社 日立製作所)

キーワード:バイオインフォマティクス、生成モデル

機能性タンパク質の開発効率向上のため、有望なタンパク質候補をアミノ酸配列生成モデルに提案させる試みが広がっている。しかし、生成モデルが出力する、既知配列に類似した配列は性能において必ずしも有望であるとは限らない。本研究では配列の類似性だけでなく性能の類似性も同時に学習させる生成手法を提案する。本手法は潜在変数の1成分がタンパク質の性能と相関するように学習させたVariational Autoencoderを用いて、既知のタンパク質アミノ酸配列から性能が高まるよう外挿した変異タンパク質アミノ酸配列を生成する。タンパク質の性能予測モデルを用いた模擬的な評価によって、本手法の実験候補タンパク質設計における開発効率向上効果を確認した。

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