Taubert, Oskar und von der Lehr, Fabrice und Bazarova, Alina und Faber, Christian und Knechtges, Philipp und Weiel, Marie und Debus, Charlotte und Coquelin, Daniel und Basermann, Achim und Streit, Achim und Kesselheim, Stefan und Götz, Markus und Schug, Alexander (2023) RNA contact prediction by data efficient deep learning. Communications Biology, 6 (913). Springer Nature. doi: 10.1038/s42003-023-05244-9. ISSN 2399-3642.
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Offizielle URL: https://www.nature.com/articles/s42003-023-05244-9
Kurzfassung
On the path to full understanding of the structure-function relationship or even design of RNA, structure prediction would offer an intriguing complement to experimental efforts. Any deep learning on RNA structure, however, is hampered by the sparsity of labeled training data. Utilizing the limited data available, we here focus on predicting spatial adjacencies ("contact maps") as a proxy for 3D structure. Our model, BARNACLE, combines the utilization of unlabeled data through self-supervised pre-training and efficient use of the sparse labeled data through an XGBoost classifier. BARNACLE shows a considerable improvement over both the established classical baseline and a deep neural network. In order to demonstrate that our approach can be applied to tasks with similar data constraints, we show that our findings generalize to the related setting of accessible surface area prediction.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/199460/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Dokumentart: | Zeitschriftenbeitrag | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Titel: | RNA contact prediction by data efficient deep learning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Autoren: |
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Datum: | 6 September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erschienen in: | Communications Biology | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Gold Open Access: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In ISI Web of Science: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Band: | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DOI: | 10.1038/s42003-023-05244-9 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Verlag: | Springer Nature | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISSN: | 2399-3642 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Stichwörter: | Machine Learning, Deep Learning, Molecular Modeling, RNA, Structure Prediction | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hinterlegt von: | von der Lehr, Fabrice | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hinterlegt am: | 24 Nov 2023 09:03 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Letzte Änderung: | 29 Nov 2023 14:44 |
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