<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">When:     <span class="gmail-m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-il">Friday</span>, October 7th at noon </font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    TTIC, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Who:      Jinbo Xu, TTIC</font></div></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Title:      Solving Protein Folding by Big Data and Deep Learning</font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Abstract:</font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Ab initio protein folding is one of the most challenging problems in computational biology. Recently protein contact prediction and contact-assisted folding that exploits residue co-variation has made some progress, but this method is not effective on proteins without a large number (>1000) of sequence homologs. This talk will present a deep learning method that predicts contacts by integrating both residue co-variation and conservation information through an ultra-deep neural network formed by two deep residual networks. This deep network can learn very complex sequence-contact relationship as well as long-range contact correlation from the very large protein sequence and relatively small structure databases and thus, yield much more accurate contact prediction and accordingly contact-assisted folding for proteins without many sequence homologs.<br></font></p><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px;text-indent:0.5in"><br></span></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px;text-indent:0.5in">Tested on three datasets of 579 proteins, the top L long-range prediction accuracy (L is sequence length of a protein) of our method is 0.47, much better than two representative methods CCMpred and MetaPSICOV, which have accuracy only 0.21 and 0.30, respectively. In terms of the top L/10 long-range accuracy, our method is 0.77, while CCMpred and MetaPSICOV is 0.47 and 0.59, respectively. Ab initio folding using our predicted contacts as restraints can yield correct folds for 203 test proteins; while that using MetaPSICOV- and CCMpred-predicted contacts can do so for only 79 and 62 proteins, respectively. Our contact-assisted folding also outperforms homology modeling. In particular, we can (ab initio) fold 208 of the 398 membrane proteins, while homology modeling can only do so for 10 of them. One interesting finding is that even if we do not train our deep learning models by any membrane proteins, they work equally well on membrane proteins. Finally, in the three weeks of blind test with the live benchmark CAMEO, our fully-automated contact prediction web server predicted correct folds for three hard targets with a new fold: a mainly-beta protein of 182 residues with only 250 sequence homologs, an alpha+beta protein of 125 residues with only 180 sequence homologs, and an alpha protein of 140 residues with 330 sequence homologs.</span></font></div><p></p><p class="MsoNormal" style="text-indent:0.5in"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Availability:</font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif">The contact prediction server implementing our method is available at <a href="http://raptorx.uchicago.edu/ContactMap/" target="_blank">http://raptorx.uchicago.<wbr>edu/ContactMap/</a>. See <a href="http://biorxiv.org/content/early/2016/09/16/073239" target="_blank">http://biorxiv.org/<wbr>content/early/2016/09/16/<wbr>073239</a> for the technical and result details.</font></p></div></div><div style="font-size:12.8px"><div style="margin:2px 0px 0px;font-size:12.8px"><div id="gmail-m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-m_8382324387104577223:21b" class="gmail-m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-m_8382324387104577223adP gmail-m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-m_8382324387104577223adO"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><img src="https://ssl.gstatic.com/ui/v1/icons/mail/images/cleardot.gif" class="gmail-m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-CToWUd gmail-m_-6114204795990328482gmail-CToWUd gmail-CToWUd"></font><div class="gmail-m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-m_8382324387104577223yj6qo"></div></div></div></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">******************************<wbr>******************************<wbr>******************************<wbr>*******************</span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></span></div><div style="font-size:12.8px"><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><b><font face="arial, helvetica, sans-serif">Research at TTIC Seminar Series</font></b></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">TTIC is hosting a weekly seminar series presenting the research currently underway at the Institute. Every week a different TTIC faculty member will present their research.  The lectures are intended both for students seeking research topics and adviser, and for the general TTIC and University of Chicago communities interested in hearing what their colleagues are up to.   </font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">To receive announcements about the seminar series, please subscribe to the mailing list: <a href="https://groups.google.com/a/ttic.edu/group/talks/subscribe" target="_blank">https://groups.google.co<wbr>m/a/ttic.edu/group/<span class="gmail-m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-il">talks</span>/subsc<wbr>ribe</a></font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Speaker details can be found at: <a href="http://www.ttic.edu/tticseminar.php" target="_blank">http://www.ttic.edu/tticse<wbr>minar.php</a>.</font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></div></div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On Thu, Oct 6, 2016 at 3:03 PM, Mary Marre <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank">mmarre@ttic.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">When:     <span class="m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-il">Friday</span>, October 7th at noon </font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    TTIC, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Who:      Jinbo Xu, TTIC</font></div></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Title:      Solving Protein Folding by Big Data and Deep Learning</font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px"> </span><br></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Abstract:</font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Ab initio protein folding is one of the most challenging problems in computational biology. Recently protein contact prediction and contact-assisted folding that exploits residue co-variation has made some progress, but this method is not effective on proteins without a large number (>1000) of sequence homologs. This talk will present a deep learning method that predicts contacts by integrating both residue co-variation and conservation information through an ultra-deep neural network formed by two deep residual networks. This deep network can learn very complex sequence-contact relationship as well as long-range contact correlation from the very large protein sequence and relatively small structure databases and thus, yield much more accurate contact prediction and accordingly contact-assisted folding for proteins without many sequence homologs.<br></font></p><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px;text-indent:0.5in"><br></span></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-size:12.8px;text-indent:0.5in">Tested on three datasets of 579 proteins, the top L long-range prediction accuracy (L is sequence length of a protein) of our method is 0.47, much better than two representative methods CCMpred and MetaPSICOV, which have accuracy only 0.21 and 0.30, respectively. In terms of the top L/10 long-range accuracy, our method is 0.77, while CCMpred and MetaPSICOV is 0.47 and 0.59, respectively. Ab initio folding using our predicted contacts as restraints can yield correct folds for 203 test proteins; while that using MetaPSICOV- and CCMpred-predicted contacts can do so for only 79 and 62 proteins, respectively. Our contact-assisted folding also outperforms homology modeling. In particular, we can (ab initio) fold 208 of the 398 membrane proteins, while homology modeling can only do so for 10 of them. One interesting finding is that even if we do not train our deep learning models by any membrane proteins, they work equally well on membrane proteins. Finally, in the three weeks of blind test with the live benchmark CAMEO, our fully-automated contact prediction web server predicted correct folds for three hard targets with a new fold: a mainly-beta protein of 182 residues with only 250 sequence homologs, an alpha+beta protein of 125 residues with only 180 sequence homologs, and an alpha protein of 140 residues with 330 sequence homologs.</span></font></div><p></p><p class="MsoNormal" style="text-indent:0.5in"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Availability:</font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif">The contact prediction server implementing our method is available at <a href="http://raptorx.uchicago.edu/ContactMap/" target="_blank">http://raptorx.uchicago.<wbr>edu/ContactMap/</a>. See <a href="http://biorxiv.org/content/early/2016/09/16/073239" target="_blank">http://biorxiv.org/<wbr>content/early/2016/09/16/<wbr>073239</a> for the technical and result details.</font></p></div></div><div style="font-size:12.8px"><div style="margin:2px 0px 0px;font-size:12.8px"><div id="m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-m_8382324387104577223:21b" class="m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-m_8382324387104577223adP m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-m_8382324387104577223adO"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><img src="https://ssl.gstatic.com/ui/v1/icons/mail/images/cleardot.gif" class="m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-CToWUd m_-6114204795990328482gmail-CToWUd"></font><div class="m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-m_8382324387104577223yj6qo"></div></div></div></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">******************************<wbr>******************************<wbr>******************************<wbr>*******************</span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></span></div><div style="font-size:12.8px"><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><b><font face="arial, helvetica, sans-serif">Research at TTIC Seminar Series</font></b></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">TTIC is hosting a weekly seminar series presenting the research currently underway at the Institute. Every week a different TTIC faculty member will present their research.  The lectures are intended both for students seeking research topics and adviser, and for the general TTIC and University of Chicago communities interested in hearing what their colleagues are up to.   </font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">To receive announcements about the seminar series, please subscribe to the mailing list: <a href="https://groups.google.com/a/ttic.edu/group/talks/subscribe" target="_blank">https://groups.google.co<wbr>m/a/ttic.edu/group/<span class="m_-6114204795990328482gmail-m_2524060140914245629gmail-il">talks</span>/subsc<wbr>ribe</a></font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Speaker details can be found at: <a href="http://www.ttic.edu/tticseminar.php" target="_blank">http://www.ttic.edu/tticse<wbr>minar.php</a>.</font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"> </font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">For additional questions, please contact Nathan Srebro at <a href="mailto:mcallester@ttic.edu" target="_blank">nati@ttic.edu</a> </font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="verdana, sans-serif"><br></font></div></div><div><div class="m_-6114204795990328482gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:<a href="tel:%28773%29%20834-1757" value="+17738341757" target="_blank">(773) 834-1757</a></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: <a href="tel:%28773%29%20357-6970" value="+17733576970" target="_blank">(773) 357-6970</a></font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div>
</blockquote></div><br></div>