用图神经网络预测跨膜蛋白拓扑
原文标题：Predicting Transmembrane Protein Topology from 3D Structure
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论文提出用图神经网络 SchNet 从 3D 结构推断蛋白质拓扑结构，训练数据与 DeepTMHMM 相同并采用五折交叉验证。与仅使用序列或 α-碳特征的传统方法不同，该模型使用全部原子级嵌入，且未使用任何预训练权重。结果显示 GNN 在拓扑预测上具有很大潜力。
- 问题
- 如何从蛋白质3D结构推断跨膜拓扑，传统方法仅用序列或α-碳特征。
- 方法
- 用图神经网络SchNet，采用全部原子级嵌入，不使用任何预训练权重，与DeepTMHMM同数据集五折交叉验证。
- 结果
- 未给出量化结果，仅称GNN在拓扑预测上潜力很大。
- 影响
- 提示原子级GNN可作为序列方法的补充路线，但尚无数字支撑落地判断。
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