Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

EsmTemp - transfer learning approach for predicting protein thermostability / Adam Sułek, Jakub Jończyk, Patryk Orzechowski, Ahmed Abdeen Hamed, Marek WODZIŃSKI // W: Computational Science – ICCS 2024 : 24th International Conference : Malaga, Spain, July 2–4, 2024 : proceedings, Pt. 3 / eds. Leonardo Franco, [et al.]. — Cham : Springer, cop. 2024. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; 14834). — ISBN: 978-3-031-63758-2; e-ISBN: 978-3-031-63759-9. — S. 187–194. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-06-29. — M. Wodziński - dod. afiliacja: University of Applied Sciences Western Switzerland, Sierre, Switzerland

Autorzy (5)

Dane bibliometryczne

ID BaDAP154327
Data dodania do BaDAP2024-07-12
DOI10.1007/978-3-031-63759-9_23
Rok publikacji2024
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak
WydawcaSpringer
KonferencjaInternational Conference on Computational Science 2024
Czasopismo/seriaLecture Notes in Computer Science

Abstract

Protein thermostability is one of the most important features of bio-engineered proteins with significant scientific and industrial applications. Unfortunately, obtaining thermostable proteins is both expensive and complex. Recent advances in Protein Language Models (pLM) offer promising framework for sequence-to-sequence problems, especially in the realm of protein thermostability prediction. In this work, we present EsmTemp, a transfer learning model based on the ESM-2 pLM architecture. EsmTemp undergoes training on a meticulously curated dataset comprising 24,000 protein sequences with known melting temperatures. A rigorous evaluation, conducted through a 10-fold cross-validation, yields a coefficient of determination (R2) of 0.70 and a mean absolute error of 4.3°C. These outcomes highlight how pLM has the potential to advance our understanding of protein thermostability and facilitate the rational design of enzymes for various applications.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
#154120Data dodania: 3.7.2024
Brain tumor segmentation using ensemble CNN-transfer learning models: DeepLabV3plus and ResNet50 approach / Shoffan SAIFULLAH, Rafał DREŻEWSKI // W: Computational Science – ICCS 2024 : 24th International Conference : Malaga, Spain, July 2–4, 2024 : proceedings, Pt. 4 / eds. Leonardo Franco, [et al.]. — Cham : Springer, cop. 2024. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 14835). — ISBN: 978-3-031-63771-1; e-ISBN: 978-3-031-63772-8. — S. 340–354. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-06-28. — S. Saifullah – dod. afiliacja: Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta, Indonesia
fragment książki
#154122Data dodania: 3.7.2024
Enhancing breast cancer diagnosis: a CNN-based approach for medical image segmentation and classification / Shoffan SAIFULLAH, Rafał DREŻEWSKI // W: Computational Science – ICCS 2024 : 24th International Conference : Malaga, Spain, July 2–4, 2024 : proceedings, Pt. 4 / eds. Leonardo Franco, [et al.]. — Cham : Springer, cop. 2024. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 14835). — ISBN: 978-3-031-63771-1; e-ISBN: 978-3-031-63772-8. — S. 155–162. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-06-28. — S. Saifullah – dod. afiliacja: Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta, Indonesia