論文の概要: Protein structure generation via folding diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15611v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 17:35:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 16:17:15.756729
• Title: Protein structure generation via folding diffusion
• Title（参考訳）: 折り畳み拡散によるタンパク質構造生成
• Authors: Kevin E. Wu, Kevin K. Yang, Rianne van den Berg, James Y. Zou, Alex X. Lu, Ava P. Amini
• Abstract要約: 本稿では,タンパク質のバックボーン構造を設計する拡散モデルを提案する。 ランダムな展開状態から安定な折り畳み構造へデノイングすることで、新しい構造を生成する。 有用な資源として、タンパク質構造拡散のための最初のオープンソースおよび訓練されたモデルをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.12124223972183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The ability to computationally generate novel yet physically foldable protein structures could lead to new biological discoveries and new treatments targeting yet incurable diseases. Despite recent advances in protein structure prediction, directly generating diverse, novel protein structures from neural networks remains difficult. In this work, we present a new diffusion-based generative model that designs protein backbone structures via a procedure that mirrors the native folding process. We describe protein backbone structure as a series of consecutive angles capturing the relative orientation of the constituent amino acid residues, and generate new structures by denoising from a random, unfolded state towards a stable folded structure. Not only does this mirror how proteins biologically twist into energetically favorable conformations, the inherent shift and rotational invariance of this representation crucially alleviates the need for complex equivariant networks. We train a denoising diffusion probabilistic model with a simple transformer backbone and demonstrate that our resulting model unconditionally generates highly realistic protein structures with complexity and structural patterns akin to those of naturally-occurring proteins. As a useful resource, we release the first open-source codebase and trained models for protein structure diffusion.
• Abstract（参考訳）: 計算によって新しい折り畳み可能なタンパク質構造を生成する能力は、新しい生物学的発見や、不治の病気を標的とした新しい治療法につながる可能性がある。 近年のタンパク質構造予測の進歩にもかかわらず、ニューラルネットワークから新たなタンパク質構造を直接生成することは困難である。 本研究では, タンパク質骨格構造を, ネイティブ折り畳み過程を反映する手法を用いて設計する新しい拡散型生成モデルを提案する。 タンパク質骨格構造を,アミノ酸残基の相対配向を捉えた一連の連続した角度として記述し,ランダムな展開状態から安定な折りたたみ構造へと切り離して新しい構造を生成する。 この説明は、タンパク質がエネルギー的に有利な配座にどのようにねじれるかを反映しているだけでなく、この表現の固有シフトと回転不変性は、複素同変ネットワークの必要性を極めて緩和する。 本研究では, 単純なトランスフォーマーバックボーンを用いた拡散確率モデルを訓練し, 自然発生タンパク質と同様の複雑さと構造パターンを持つ非条件で高現実的なタンパク質構造を生成することを示した。 有用なリソースとして,最初のオープンソースコードベースと,タンパク質構造拡散のためのトレーニングモデルをリリースします。

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