論文の概要: Protein Structure and Sequence Generation with Equivariant Denoising Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15019v1
• Date: Thu, 26 May 2022 16:10:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 17:59:17.581371
• Title: Protein Structure and Sequence Generation with Equivariant Denoising Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: 等変分拡散確率モデルによるタンパク質の構造と配列生成
• Authors: Namrata Anand, Tudor Achim
• Abstract要約: バイオエンジニアリングにおける重要な課題は、特定の3D構造と標的機能を可能にする化学的性質を持つタンパク質を設計することである。 タンパク質の構造と配列の両方の生成モデルを導入し、従来の分子生成モデルよりもはるかに大きなスケールで操作できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5450828190071646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Proteins are macromolecules that mediate a significant fraction of the cellular processes that underlie life. An important task in bioengineering is designing proteins with specific 3D structures and chemical properties which enable targeted functions. To this end, we introduce a generative model of both protein structure and sequence that can operate at significantly larger scales than previous molecular generative modeling approaches. The model is learned entirely from experimental data and conditions its generation on a compact specification of protein topology to produce a full-atom backbone configuration as well as sequence and side-chain predictions. We demonstrate the quality of the model via qualitative and quantitative analysis of its samples. Videos of sampling trajectories are available at https://nanand2.github.io/proteins .
• Abstract（参考訳）: タンパク質は、生命を支える細胞過程のかなりの一部を媒介する高分子である。 バイオエンジニアリングにおける重要な課題は、特定の3D構造と標的機能を可能にする化学的性質を持つタンパク質を設計することである。 この目的のために,従来の分子生成モデル法よりもかなり大きなスケールで機能するタンパク質構造と配列の生成モデルを提案する。 モデルは完全に実験データから学習され、タンパク質トポロジーのコンパクトな仕様に基づいて生成し、全原子のバックボーン構成とシーケンスとサイドチェーン予測を生成する。 サンプルの質的,定量的な分析により,モデルの品質を実証する。 サンプルトラジェクトリのビデオはhttps://nanand2.github.io/ proteinsで公開されている。

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