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QuantumBound – interactive protein generation with one-shot learning and hybrid quantum neural networks

Par Conseil national de recherches du Canada

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  1. (PDF, 3.0 Mio)
DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.1016/j.aichem.2023.100030
AuteurRechercher : 1; Rechercher : ; Rechercher : ; Rechercher : ; Rechercher :
Affiliation
  1. Conseil national de recherches du Canada. Technologies numériques
FormatTexte, Article
Sujetquantum neural network; parallel learning; deep neural network; hybrid quantum neural network; protein–protein interaction; ligand-receptor
Résumé
This paper presents a new approach for protein generation based on one-shot learning and hybrid quantum neural networks. Given a single protein complex, the system learns how to predict the remaining unknown properties, without resorting to autoregression, from the physicochemical properties of the receptor and a prior on the physicochemical properties of the ligand. In contrast with other approaches, QuantumBound learns from a single instance, not from a large dataset, as is common in deep learning. By knowing half of the properties of the ligand, the system can predict the remaining half with an average relative error of 1.43% for a dataset consisting of one hundred and twenty Covid-19 spikes complexes. To the best of our knowledge, this is the first time that one-shot learning and hybrid quantum computing have been applied to protein generation.
Date de publication
Maison d’éditionElsevier
Licence
Dans
  • Artificial Intelligence Chemistry 2, nº 1, 100030 (juin 2024) : 1–10.
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
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Identificateur de l’enregistrementa7565f2d-120c-48d0-b8b1-fe7e37be46f0
Enregistrement créé2024-02-14
Enregistrement modifié2024-02-14
Date de modification :