Protein binding affinity prediction under multiple substitutions applying eGNNs on residue and atomic graphs combined with language model information: eGRAL

Protein binding affinity prediction under multiple substitutions...

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下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この質問に対する答えは、与えられた文献のリンクと情報から推測することができます。まず、各文献のタイトルと内容に基づいて、それぞれが扱っているトピックを説明します。

1. Iain H. Moal, Brian Jimenez-García, Juan Fernandez-Recioによる論文は、タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）の構造から計算的に特徴づけるウェブサーバー「CCharPPI」に関するものです。この研究では、タンパク質間の相互作用の構造的な側面を解析し、その相互作用の性質や強度を計算するためのツールが提供されています。

2. Jeffrey Ouyang-Zhang, Daniel J Diaz, Adam Klivans, Philipp Krahenbühlによる論文は、タンパク質の安定性を、多数の変異に対して予測する研究です。NeurIPS 2023で発表されたこの研究は、機械学習を用いて、タンパク質の変異がその安定性に与える影響を予測するものと考えられます。

3. Carlos H M Rodrigues, Douglas E V Pires, David B Ascherによる論文「mmCSM-PPI」は、複数の点変異がタンパク質-タンパク質相互作用に与える影響を予測する研究です。この研究では、特定の変異がPPIにどのような影響を及ぼすかを計算的に予測する手法が提案されています。

最後に、与えられたコンテキストからは、EGCL層というモジュールの命名について言及されており、これはおそらく機械学習のアーキテクチャに関するものであると推測されます。ここでの「eGRAL-ESM」と「eGRAL-noESM」という用語は、特定のタンパク質相互作用の予測性能を示す実験結果の一部として使用されており、それぞれのモデルの性能が比較されています。

したがって、これらの文献は、タンパク質の相互作用、変異によるタンパク質の安定性の変化、およびこれらの生物学的プロセスを予測するための計算モデルや機械学習手法に関するものであると結論付けることができます。これらの研究は、生物学的なシステムの理解を深め、病気の原因や新しい治療法の開発に役立つ可能性があります。

Q2 研究目的とその背景について、詳しく説明してください。

この質問に対する答えは、与えられた文脈から直接得られる情報が不足しているため、一般的な知識に基づいて回答します。

研究目的は、タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）やタンパク質-リガンド結合エネルギーの予測を改善することに関連していると思われます。特に、ESMという言葉は、おそらく埋め込み空間モデル（Embedding Space Model）やそれに関連する手法を指している可能性があります。eGRAL-ESMとeGRAL-noESMのパフォーマンスについて言及していることから、これらはタンパク質の相互作用や変異の影響を評価するための計算モデルである可能性が高いです。

背景や動機としては、タンパク質間相互作用やタンパク質の安定性は、生物学的プロセスにおいて極めて重要であり、疾患の理解や新薬開発に直接的な影響を与えます。従って、これらの相互作用や安定性を正確に予測することは、基礎生物学研究や医薬品設計において重要な意味を持ちます。また、複数の点変異がタンパク質の機能に与える影響を予測することは、遺伝的変異が疾病に与える影響を理解する上で不可欠です。

このような予測モデルは、実験的手法に比べて迅速かつコスト効率が良いため、計算生物学とバイオインフォマティクスの分野での研究が活発に行われています。特に、機械学習やディープラーニングの手法を用いた予測モデルの開発は、高精度な予測を可能にするための鍵となります。

さらに、文献の引用から、この論文がタンパク質-タンパク質相互作用の計算的特徴付け（CCharPPI）、タンパク質の安定性予測（NeurIPS 2023）、タンパク質-タンパク質相互作用における複数点変異の影響予測（mmCSM-PPI）など、関連する分野における先行研究に基づいていることが示唆されます。

最終的に、この論文の研究目的は、タンパク質の相互作用や変異の影響をより正確に予測するための新しい計算モデルやアプローチの開発であり、その背景には生物学的プロセスの理解を深め、医薬品開発を促進するという強い動機があると考えられます。

Q3 本研究で用いた手法について、詳しく説明してください。

この研究では、タンパク質間相互作用と変異がタンパク質の安定性に与える影響を予測するために、エッジ特徴およびノード特徴を含むグラフニューラルネットワーク（eGNN）を利用しています。具体的には、ペプチド結合の存在、残基のサイズ、アミノ酸間の距離といった情報に加えて、同じ鎖に属する残基間、同じパートナー内の異なる鎖間、異なるパートナーの鎖間に引かれたエッジを示す1-hotベクトルをエッジ特徴に含めています。また、ノード特徴には、タンパク質言語モデルであるESM2から抽出された情報を含めることができます。

タンパク質複合体の特性を活用するために、変異残基（MUT）から始まり、9Å以内の閾値距離にある残基間にエッジを描画して残基グラフを構築します。このグラフは、変異残基の周囲にNホップ隣接するノードを含むことができますが、提示された結果は1ホップ近傍についてのものであり、これが計算コストと精度の最適なトレードオフであると考えられています。複数の変異がある場合、結果として得られるグラフは接続されているかもしれませんし、そうでないかもしれません。

データセットはPDB IDごとにランダムに分割され、トレーニング、検証、テストのスプリットが生成されます。これは、異なるスプリット間で情報が漏れないようにするためです（同じPDBは異なるスプリット間で共有されません）。これらのスプリットは、SKEMPIcl,train、SKEMPIcl,valid、SKEMPIcl,testとして参照され、Appendix A.3にリストされ、その分布は図4に示されています。このスプリットはモデルのトレーニングとファインチューニングに使用されます。

また、PDB IDとそのインターフェース定義を使用して、SKEMPIclを基にしたタンパク質構造のバリアントのライブラリが構築されます。インターフェースは、変異の影響を受けるタンパク質の部分を指します。

予測モデルの性能は、ピアソン相関係数を用いて測定され、PDBのアイデンティティに強く依存しないことが示されています。これは、モデルが多様なタンパク質複合体に一般化できることを意味します。変異の数に条件付けられた予測能力に関しては、両方のモデルはSKEMPIcl,testで4つの置換まで有意なピアソン相関係数を持っています。しかし、複数の置換に対する予測が意味をなすかどうかについては、Appendix A.6の図7と図8に示されているように、この場合はそうではないことが示されています。

総じて、この研究はタンパク質間相互作用と変異がタンパク質の安定性に与える影響を予測するために、新しい計算手法としてeGNNを活用し、タンパク質の構造と機能に関する深い洞察を提供しています。

Q4 本研究の成果と限界について、詳しく説明してください。

この研究では、タンパク質間相互作用の計算的特徴付けに関する新しい洞察と計算モデルが提供されています。具体的には、eGRAL-ESMとeGRAL-noESMという2つのモデルが開発され、これらのモデルの性能が実験的なデータセット（SKEMPIcl,testおよびRBDtest）およびシミュレートされたデータセット（ROSETTAsim,test）を用いて評価されました。

新しい洞察としては、eGRAL-ESMモデルが高い表現力を持っていることが示されました。これは、トレーニングセット（ROSETTAsim,train）に対してピアソン相関係数ρpが0.69、バリデーションセット（ROSETTAsim,valid）に対してρpが0.50と比較的高い値を示したことから分かります。しかし、シミュレートされたテストセット（ROSETTAsim,test）においては、eGRAL-ESMモデルとeGRAL-noESMモデルの性能に大きな差は見られず（eGRAL-noESM ρp: 0.43, eGRAL-ESM ρp: 0.40）、これはeGRAL-ESMモデルがトレーニングセットに過剰適合していることを示唆しています。

一方で、実験的なデータセットに対してはeGRAL-ESMモデルの方が優れた性能を示しました。SKEMPIcl,testデータセットではeGRAL-noESMモデルのρpが0.34であるのに対し、eGRAL-ESMモデルはρpが0.46とより高い値を示しています。これは、eGRAL-ESMモデルが実際の変異に対するタンパク質間相互作用の変化をより正確に予測できることを意味しています。

この研究の限界点としては、eGRAL-ESMモデルがトレーニングセットに過剰適合してしまう傾向があることが挙げられます。これは、モデルがトレーニングデータに含まれる特定のパターンを学習しすぎて、新しいデータや実験的なデータに対しては一般化が不十分であることを示しています。

将来の研究では、モデルの一般化能力を向上させるために、過剰適合を防ぐ手法（例えば、正則化やデータ拡張など）の導入や、より多様なデータセットを用いたトレーニングが期待されます。また、異なるタイプのタンパク質相互作用や複数の変異に対する影響を考慮したモデルの拡張も有益であると考えられます。これにより、モデルの予測精度の向上とともに、タンパク質間相互作用の理解をさらに深めることができるでしょう。

Q5 本研究で何を明らかにしたか、詳しく説明してください。

申し訳ありませんが、提供されたDOIリンクを通じて具体的な研究内容を確認することはできません。しかし、提供された情報と私の専門知識を基に、タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）およびタンパク質の安定性に関連する研究についての一般的な説明を行います。

タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）は、細胞内の多くの生物学的プロセスにおいて重要な役割を果たしています。これらの相互作用は、シグナル伝達、免疫応答、代謝経路など、生命活動に不可欠な多くの機能を担っています。PPIの理解を深めることは、新しい薬剤の発見や病気の治療法の開発に寄与する可能性があります。

Iain H. Moalらによる研究では、CCharPPIというウェブサーバーが開発されており、これはタンパク質の三次元構造からPPIを計算によって特徴付けるツールです。このようなツールは、PPIの定量的評価や予測に役立ち、相互作用するタンパク質ペアの特性を解析するのに有用です。

Jeffrey Ouyang-Zhangらの研究は、タンパク質の安定性を、大量の変異に対して予測するものです。タンパク質の安定性は構造や機能に直接影響を与え、変異によってタンパク質の折りたたみや機能が変わることがあります。この研究は、タンパク質の変異による安定性の変化を予測するための重要な手がかりを提供します。

Carlos H M Rodriguesらの研究では、mmCSM-PPIというツールが開発されており、複数の点変異がPPIに与える影響を予測するものです。このツールは、変異がタンパク質間相互作用にどのように影響を与えるかを理解するのに役立ちます。

これらの研究は、タンパク質間の相互作用やタンパク質の安定性に関する新しい知見を提供し、生物学的プロセスの理解を深めることに寄与しています。また、疾患のメカニズムの解明や新しい治療法の開発に向けた基盤となる情報を提供することが期待されています。

具体的な発見や結論については、実際の研究論文を参照する必要があります。上記の説明は、一般的なPPIとタンパク質の安定性に関する研究のコンテキストに基づいたものであり、特定の論文の内容とは異なる場合があります。

Q6 本研究で用いたデータセットを網羅的に列挙し、名前やURLなどがあればそれらも含めて詳しく説明してください。

この質問に対する答えは、提供された文脈からは完全には導き出せません。しかし、文脈に基づいて推測すると、研究では少なくともSKEMPIとRBDというデータセットが使用されていることが分かります。また、PDB（Protein Data Bank）からのデータも使用されているようです。これらのデータセットは、タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）の計算的特徴付けや、突然変異がPPIに与える影響の予測に使用されています。

SKEMPIデータセットは、タンパク質間相互作用の安定性に関する突然変異の影響を評価するために使われている可能性があります。SKEMPIは、既知のタンパク質複合体における突然変異の影響を定量的に評価するデータを含んでいますが、このデータセットの正確なURLや参照は提供されていません。

RBDtestデータセットは、恐らく新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）のレセプターバインディングドメイン（RBD）に関連するデータセットで、突然変異がタンパク質の機能や相互作用にどのように影響を与えるかを研究するのに使用されていると考えられます。しかし、このデータセットの具体的な情報も文脈からは得られません。

PDBデータセットは、タンパク質の三次元構造データを提供するデータベースで、タンパク質の構造解析やモデリング研究に広く使われています。PDBデータベースのURLはhttps://www.rcsb.org/です。

これらのデータセットは、タンパク質の突然変異が安定性や相互作用に与える影響を予測するために使用されており、論文の図2では、eGRAL-ESMとeGRAL-noESMというモデルの性能がこれらのデータセットを用いて評価されています。特に、ピアソン相関係数（ρ）を用いて、モデルの予測性能がどの程度の精度であるかが報告されています。

最後に、文脈にはJeffrey Ouyang-ZhangらによるNeurIPS 2023の論文、Carlos H M RodriguesらによるNucleic Acids Researchの論文が参照されていますが、これらの論文がどのようなデータセットを提供しているか、またそれらがどのように使用されたかについての具体的な情報は記載されていません。

7 本研究を特徴づけるキーワードを日本語で提案し、ハッシュタグとして列挙してください。（５個程度）

#タンパク質結合親和性
#多重置換
#EGNN （エッジグラフニューラルネットワーク）
#残基グラフ
#原子グラフ
#言語モデル
#ADAMW （ウェイト減衰）
#ドロップアウト率
#GEMワークショップ
#ICLR2024
#EGRAL （エグラル）BRIzADTu4E.txt
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この質問に対する答えは、与えられた文献のリンクと情報から推測することができます。まず、各文献のタイトルと内容に基づいて、それぞれが扱っているトピックを説明します。

1. Iain H. Moal, Brian Jimenez-García, Juan Fernandez-Recioによる論文は、タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）の構造から計算的に特徴づけるウェブサーバー「CCharPPI」に関するものです。この研究では、タンパク質間の相互作用の構造的な側面を解析し、その相互作用の性質や強度を計算するためのツールが提供されています。

2. Jeffrey Ouyang-Zhang, Daniel J Diaz, Adam Klivans, Philipp Krahenbühlによる論文は、タンパク質の安定性を、多数の変異に対して予測する研究です。NeurIPS 2023で発表されたこの研究は、機械学習を用いて、タンパク質の変異がその安定性に与える影響を予測するものと考えられます。

3. Carlos H M Rodrigues, Douglas E V Pires, David B Ascherによる論文「mmCSM-PPI」は、複数の点変異がタンパク質-タンパク質相互作用に与える影響を予測する研究です。この研究では、特定の変異がPPIにどのような影響を及ぼすかを計算的に予測する手法が提案されています。

最後に、与えられたコンテキストからは、EGCL層というモジュールの命名について言及されており、これはおそらく機械学習のアーキテクチャに関するものであると推測されます。ここでの「eGRAL-ESM」と「eGRAL-noESM」という用語は、特定のタンパク質相互作用の予測性能を示す実験結果の一部として使用されており、それぞれのモデルの性能が比較されています。

したがって、これらの文献は、タンパク質の相互作用、変異によるタンパク質の安定性の変化、およびこれらの生物学的プロセスを予測するための計算モデルや機械学習手法に関するものであると結論付けることができます。これらの研究は、生物学的なシステムの理解を深め、病気の原因や新しい治療法の開発に役立つ可能性があります。

Q2 研究目的とその背景について、詳しく説明してください。

この質問に対する答えは、与えられた文脈から直接得られる情報が不足しているため、一般的な知識に基づいて回答します。

研究目的は、タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）やタンパク質-リガンド結合エネルギーの予測を改善することに関連していると思われます。特に、ESMという言葉は、おそらく埋め込み空間モデル（Embedding Space Model）やそれに関連する手法を指している可能性があります。eGRAL-ESMとeGRAL-noESMのパフォーマンスについて言及していることから、これらはタンパク質の相互作用や変異の影響を評価するための計算モデルである可能性が高いです。

背景や動機としては、タンパク質間相互作用やタンパク質の安定性は、生物学的プロセスにおいて極めて重要であり、疾患の理解や新薬開発に直接的な影響を与えます。従って、これらの相互作用や安定性を正確に予測することは、基礎生物学研究や医薬品設計において重要な意味を持ちます。また、複数の点変異がタンパク質の機能に与える影響を予測することは、遺伝的変異が疾病に与える影響を理解する上で不可欠です。

このような予測モデルは、実験的手法に比べて迅速かつコスト効率が良いため、計算生物学とバイオインフォマティクスの分野での研究が活発に行われています。特に、機械学習やディープラーニングの手法を用いた予測モデルの開発は、高精度な予測を可能にするための鍵となります。

さらに、文献の引用から、この論文がタンパク質-タンパク質相互作用の計算的特徴付け（CCharPPI）、タンパク質の安定性予測（NeurIPS 2023）、タンパク質-タンパク質相互作用における複数点変異の影響予測（mmCSM-PPI）など、関連する分野における先行研究に基づいていることが示唆されます。

最終的に、この論文の研究目的は、タンパク質の相互作用や変異の影響をより正確に予測するための新しい計算モデルやアプローチの開発であり、その背景には生物学的プロセスの理解を深め、医薬品開発を促進するという強い動機があると考えられます。

Q3 本研究で用いた手法について、詳しく説明してください。

この研究では、タンパク質間相互作用と変異がタンパク質の安定性に与える影響を予測するために、エッジ特徴およびノード特徴を含むグラフニューラルネットワーク（eGNN）を利用しています。具体的には、ペプチド結合の存在、残基のサイズ、アミノ酸間の距離といった情報に加えて、同じ鎖に属する残基間、同じパートナー内の異なる鎖間、異なるパートナーの鎖間に引かれたエッジを示す1-hotベクトルをエッジ特徴に含めています。また、ノード特徴には、タンパク質言語モデルであるESM2から抽出された情報を含めることができます。

タンパク質複合体の特性を活用するために、変異残基（MUT）から始まり、9Å以内の閾値距離にある残基間にエッジを描画して残基グラフを構築します。このグラフは、変異残基の周囲にNホップ隣接するノードを含むことができますが、提示された結果は1ホップ近傍についてのものであり、これが計算コストと精度の最適なトレードオフであると考えられています。複数の変異がある場合、結果として得られるグラフは接続されているかもしれませんし、そうでないかもしれません。

データセットはPDB IDごとにランダムに分割され、トレーニング、検証、テストのスプリットが生成されます。これは、異なるスプリット間で情報が漏れないようにするためです（同じPDBは異なるスプリット間で共有されません）。これらのスプリットは、SKEMPIcl,train、SKEMPIcl,valid、SKEMPIcl,testとして参照され、Appendix A.3にリストされ、その分布は図4に示されています。このスプリットはモデルのトレーニングとファインチューニングに使用されます。

また、PDB IDとそのインターフェース定義を使用して、SKEMPIclを基にしたタンパク質構造のバリアントのライブラリが構築されます。インターフェースは、変異の影響を受けるタンパク質の部分を指します。

予測モデルの性能は、ピアソン相関係数を用いて測定され、PDBのアイデンティティに強く依存しないことが示されています。これは、モデルが多様なタンパク質複合体に一般化できることを意味します。変異の数に条件付けられた予測能力に関しては、両方のモデルはSKEMPIcl,testで4つの置換まで有意なピアソン相関係数を持っています。しかし、複数の置換に対する予測が意味をなすかどうかについては、Appendix A.6の図7と図8に示されているように、この場合はそうではないことが示されています。

総じて、この研究はタンパク質間相互作用と変異がタンパク質の安定性に与える影響を予測するために、新しい計算手法としてeGNNを活用し、タンパク質の構造と機能に関する深い洞察を提供しています。

Q4 本研究の成果と限界について、詳しく説明してください。

この研究では、タンパク質間相互作用の計算的特徴付けに関する新しい洞察と計算モデルが提供されています。具体的には、eGRAL-ESMとeGRAL-noESMという2つのモデルが開発され、これらのモデルの性能が実験的なデータセット（SKEMPIcl,testおよびRBDtest）およびシミュレートされたデータセット（ROSETTAsim,test）を用いて評価されました。

新しい洞察としては、eGRAL-ESMモデルが高い表現力を持っていることが示されました。これは、トレーニングセット（ROSETTAsim,train）に対してピアソン相関係数ρpが0.69、バリデーションセット（ROSETTAsim,valid）に対してρpが0.50と比較的高い値を示したことから分かります。しかし、シミュレートされたテストセット（ROSETTAsim,test）においては、eGRAL-ESMモデルとeGRAL-noESMモデルの性能に大きな差は見られず（eGRAL-noESM ρp: 0.43, eGRAL-ESM ρp: 0.40）、これはeGRAL-ESMモデルがトレーニングセットに過剰適合していることを示唆しています。

一方で、実験的なデータセットに対してはeGRAL-ESMモデルの方が優れた性能を示しました。SKEMPIcl,testデータセットではeGRAL-noESMモデルのρpが0.34であるのに対し、eGRAL-ESMモデルはρpが0.46とより高い値を示しています。これは、eGRAL-ESMモデルが実際の変異に対するタンパク質間相互作用の変化をより正確に予測できることを意味しています。

この研究の限界点としては、eGRAL-ESMモデルがトレーニングセットに過剰適合してしまう傾向があることが挙げられます。これは、モデルがトレーニングデータに含まれる特定のパターンを学習しすぎて、新しいデータや実験的なデータに対しては一般化が不十分であることを示しています。

将来の研究では、モデルの一般化能力を向上させるために、過剰適合を防ぐ手法（例えば、正則化やデータ拡張など）の導入や、より多様なデータセットを用いたトレーニングが期待されます。また、異なるタイプのタンパク質相互作用や複数の変異に対する影響を考慮したモデルの拡張も有益であると考えられます。これにより、モデルの予測精度の向上とともに、タンパク質間相互作用の理解をさらに深めることができるでしょう。

Q5 本研究で何を明らかにしたか、詳しく説明してください。

申し訳ありませんが、提供されたDOIリンクを通じて具体的な研究内容を確認することはできません。しかし、提供された情報と私の専門知識を基に、タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）およびタンパク質の安定性に関連する研究についての一般的な説明を行います。

タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）は、細胞内の多くの生物学的プロセスにおいて重要な役割を果たしています。これらの相互作用は、シグナル伝達、免疫応答、代謝経路など、生命活動に不可欠な多くの機能を担っています。PPIの理解を深めることは、新しい薬剤の発見や病気の治療法の開発に寄与する可能性があります。

Iain H. Moalらによる研究では、CCharPPIというウェブサーバーが開発されており、これはタンパク質の三次元構造からPPIを計算によって特徴付けるツールです。このようなツールは、PPIの定量的評価や予測に役立ち、相互作用するタンパク質ペアの特性を解析するのに有用です。

Jeffrey Ouyang-Zhangらの研究は、タンパク質の安定性を、大量の変異に対して予測するものです。タンパク質の安定性は構造や機能に直接影響を与え、変異によってタンパク質の折りたたみや機能が変わることがあります。この研究は、タンパク質の変異による安定性の変化を予測するための重要な手がかりを提供します。

Carlos H M Rodriguesらの研究では、mmCSM-PPIというツールが開発されており、複数の点変異がPPIに与える影響を予測するものです。このツールは、変異がタンパク質間相互作用にどのように影響を与えるかを理解するのに役立ちます。

これらの研究は、タンパク質間の相互作用やタンパク質の安定性に関する新しい知見を提供し、生物学的プロセスの理解を深めることに寄与しています。また、疾患のメカニズムの解明や新しい治療法の開発に向けた基盤となる情報を提供することが期待されています。

具体的な発見や結論については、実際の研究論文を参照する必要があります。上記の説明は、一般的なPPIとタンパク質の安定性に関する研究のコンテキストに基づいたものであり、特定の論文の内容とは異なる場合があります。

Q6 本研究で用いたデータセットを網羅的に列挙し、名前やURLなどがあればそれらも含めて詳しく説明してください。

この質問に対する答えは、提供された文脈からは完全には導き出せません。しかし、文脈に基づいて推測すると、研究では少なくともSKEMPIとRBDというデータセットが使用されていることが分かります。また、PDB（Protein Data Bank）からのデータも使用されているようです。これらのデータセットは、タンパク質-タンパク質相互作用（PPI）の計算的特徴付けや、突然変異がPPIに与える影響の予測に使用されています。

SKEMPIデータセットは、タンパク質間相互作用の安定性に関する突然変異の影響を評価するために使われている可能性があります。SKEMPIは、既知のタンパク質複合体における突然変異の影響を定量的に評価するデータを含んでいますが、このデータセットの正確なURLや参照は提供されていません。

RBDtestデータセットは、恐らく新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）のレセプターバインディングドメイン（RBD）に関連するデータセットで、突然変異がタンパク質の機能や相互作用にどのように影響を与えるかを研究するのに使用されていると考えられます。しかし、このデータセットの具体的な情報も文脈からは得られません。

PDBデータセットは、タンパク質の三次元構造データを提供するデータベースで、タンパク質の構造解析やモデリング研究に広く使われています。PDBデータベースのURLはhttps://www.rcsb.org/です。

これらのデータセットは、タンパク質の突然変異が安定性や相互作用に与える影響を予測するために使用されており、論文の図2では、eGRAL-ESMとeGRAL-noESMというモデルの性能がこれらのデータセットを用いて評価されています。特に、ピアソン相関係数（ρ）を用いて、モデルの予測性能がどの程度の精度であるかが報告されています。

最後に、文脈にはJeffrey Ouyang-ZhangらによるNeurIPS 2023の論文、Carlos H M RodriguesらによるNucleic Acids Researchの論文が参照されていますが、これらの論文がどのようなデータセットを提供しているか、またそれらがどのように使用されたかについての具体的な情報は記載されていません。

7 本研究を特徴づけるキーワードを日本語で提案し、ハッシュタグとして列挙してください。（５個程度）

#タンパク質結合親和性
#多重置換
#EGNN （エッジグラフニューラルネットワーク）
#残基グラフ
#原子グラフ
#言語モデル
#ADAMW （ウェイト減衰）
#ドロップアウト率
#GEMワークショップ
#ICLR2024
#EGRAL （エグラル）