Cryo-EM을 이용한 단백질 구조 다양성 분석을 위한 포인트 트랜스포머

Point transformer for protein structural heterogeneity analysis using CryoEM

거대 분자의 구조적 동역학은 구조-기능 관계에서 중요한 역할을 합니다. 극저온 전자 현미경(CryoEM)은 다양한 조성 및 형태 상태의 결정화된 단백질의 이미지를 제공하며, 이러한 이미지를 계산적으로 분석하여 단백질의 구조적 다양성을 특징짓는 것이 가능합니다. 여러 자유도를 가진 단백질 시스템의 경우, 다양한 동역학 모드를 분리하고 해석하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 본 연구에서는 점군 분석을 위해 설계된 자기 주의 네트워크인 Point Transformer를 구현하여 CryoEM 데이터에 대한 다양성 분석 성능을 향상시키고, 매우 복잡한 단백질 시스템의 동역학을 보다 인간이 이해하기 쉬운 방식으로 특징짓는 방법을 제시합니다.

Structural dynamics of macromolecules is critical to their structural-function relationship. Cryogenic electron microscopy (CryoEM) provides snapshots of vitrified protein at different compositional and conformational states, and the structural heterogeneity of proteins can be characterized through computational analysis of the images. For protein systems with multiple degrees of freedom, it is still challenging to disentangle and interpret the different modes of dynamics. Here, by implementing Point Transformer, a self-attention network designed for point cloud analysis, we are able to improve the performance of heterogeneity analysis on CryoEM data, and characterize the dynamics of highly complex protein systems in a more human-interpretable way.