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Protein / RNA Folding by Learning

von der Lehr, Fabrice und Knechtges, Philipp und Rüttgers, Alexander (2022) Protein / RNA Folding by Learning. Transformers for Environmental Science, 22.-23. Sep. 2022, Magdeburg, Deutschland.

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Kurzfassung

Life is orchestrated via an interplay of many biomolecules. Any understanding of biomolecular function relies on detailed knowledge of their three-dimensional structure, whose determination is experimentally often very challenging. An orthogonal theoretical approach is the set of structure prediction techniques. The Helmholtz funded project ProFiLe aims to predict structures by using untapped information in the exponentially growing genomic databases via deep learning methods on high-performance computers. By this data-driven approach we want to accurately infer pairs of residues in spatial contact within biomolecules, as well as to guide structure prediction in a tailored open source software. ProFiLe employs transformer networks and their attention mechanism to learn in a self-supervised way the complex processes leading to protein or RNA folding.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/188381/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Poster)
Titel:Protein / RNA Folding by Learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
von der Lehr, FabriceFabrice.Lehr (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0000-2134-6754NICHT SPEZIFIZIERT
Knechtges, PhilippPhilipp.Knechtges (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4849-0593NICHT SPEZIFIZIERT
Rüttgers, AlexanderAlexander.Ruettgers (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6347-9272NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:RNA, Protein, Structure Prediction, Deep Learning, Transformer
Veranstaltungstitel:Transformers for Environmental Science
Veranstaltungsort:Magdeburg, Deutschland
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsdatum:22.-23. Sep. 2022
Veranstalter :Arbeitsgruppe Earth System Data Exploration (Forschungszentrum Jülich)
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Aufgaben SISTEC
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing
Institut für Softwaretechnologie
Hinterlegt von: von der Lehr, Fabrice
Hinterlegt am:03 Nov 2022 08:58
Letzte Änderung:03 Nov 2022 08:58

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