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ProtGPT2 is a deep unsupervised language model for protein design

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Ferruz, Noelia ; Schmidt, Steffen ; Höcker, Birte:
ProtGPT2 is a deep unsupervised language model for protein design.
In: Nature Communications. Bd. 13 (2022) . - 4348.
ISSN 2041-1723
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-32007-7

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Abstract

Protein design aims to build novel proteins customized for specific purposes, thereby holding the potential to tackle many environmental and biomedical problems. Recent progress in Transformer-based architectures has enabled the implementation of language models capable of generating text with human-like capabilities. Here, motivated by this success, we describe ProtGPT2, a language model trained on the protein space that generates de novo protein sequences following the principles of natural ones. The generated proteins display natural amino acid propensities, while disorder predictions indicate that 88% of ProtGPT2-generated proteins are globular, in line with natural sequences. Sensitive sequence searches in protein databases show that ProtGPT2 sequences are distantly related to natural ones, and similarity networks further demonstrate that ProtGPT2 is sampling unexplored regions of protein space. AlphaFold prediction of ProtGPT2-sequences yields well-folded non-idealized structures with embodiments and large loops and reveals topologies not captured in current structure databases. ProtGPT2 generates sequences in a matter of seconds and is freely available.

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Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Institutionen der Universität: Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie > Lehrstuhl Biochemie > Lehrstuhl Biochemie III - Proteindesign - Univ.-Prof. Dr. Birte Höcker
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie > Professur Biochemie
Fakultäten > Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften > Fachgruppe Chemie > Lehrstuhl Biochemie
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 500 Naturwissenschaften
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 540 Chemie
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften; Biologie
Eingestellt am: 18 Nov 2022 07:19
Letzte Änderung: 02 Okt 2023 12:27
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/72825