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이태헌
이태헌 (Taeheon Lee) 저자 이메일 보기
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  CV updated 2022-06-10 10:55
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Deep hierarchical embedding for simultaneous modeling of GPCR proteins in a unified metric space
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Abstract

GPCR proteins belong to diverse families of proteins that are defined at multiple hierarchical levels. Inspecting relationships between GPCR proteins on the hierarchical structure is important, since characteristics of the protein can be inferred from proteins in similar hierarchical information. However, modeling of GPCR families has been performed separately for each of the family, subfamily, and sub-subfamily level. Relationships between GPCR proteins are ignored in these approaches as they process the information in the proteins with several disconnected models. In this study, we propose DeepHier, a deep learning model to simultaneously learn representations of GPCR family hierarchy from the protein sequences with a unified single model. Novel loss term based on metric learning is introduced to incorporate hierarchical relations between proteins. We tested our approach using a public GPCR sequence dataset. Metric distances in the deep feature space corresponded to the hierarchical family relation between GPCR proteins. Furthermore, we demonstrated that further downstream tasks, like phylogenetic reconstruction and motif discovery, are feasible in the constructed embedding space. These results show that hierarchical relations between sequences were successfully captured in both of technical and biological aspects.

논문정보 F1000선정
- 형식: Research article
- 게재일: 2021년 05월 (BRIC 등록일 2021-10-22)
- 연구진: 국내(교신)+국외 연구진태극기
- 분야: Bioinformatics
- 추천: Faculty Opinions
- 추천사유: Koehl P: Faculty Opinions Recommendation of [Lee T et al., Sci Rep 2021 11(1):9543]. In Faculty Opinions, 19 Oct 2021; 10.3410/f.740055253.793588950
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