Fugu-MT 論文翻訳(概要): Latent Space Diffusion Models of Cryo-EM Structures

論文の概要: Latent Space Diffusion Models of Cryo-EM Structures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14169v1
Date: Fri, 25 Nov 2022 15:17:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-28 17:56:45.236598
Title: Latent Space Diffusion Models of Cryo-EM Structures
Title（参考訳）: Cryo-EM構造の潜時空間拡散モデル
Authors: Karsten Kreis, Tim Dockhorn, Zihao Li, Ellen Zhong
Abstract要約: 我々は、CryoDRGNフレームワークにおいて、表現的で学習可能な拡散モデルをトレーニングする。データ分布の正確なモデルを学習することにより、生成モデリング、サンプリング、分布解析のツールを解放する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.968705314671148
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cryo-electron microscopy (cryo-EM) is unique among tools in structural biology in its ability to image large, dynamic protein complexes. Key to this ability is image processing algorithms for heterogeneous cryo-EM reconstruction, including recent deep learning-based approaches. The state-of-the-art method cryoDRGN uses a Variational Autoencoder (VAE) framework to learn a continuous distribution of protein structures from single particle cryo-EM imaging data. While cryoDRGN can model complex structural motions, the Gaussian prior distribution of the VAE fails to match the aggregate approximate posterior, which prevents generative sampling of structures especially for multi-modal distributions (e.g. compositional heterogeneity). Here, we train a diffusion model as an expressive, learnable prior in the cryoDRGN framework. Our approach learns a high-quality generative model over molecular conformations directly from cryo-EM imaging data. We show the ability to sample from the model on two synthetic and two real datasets, where samples accurately follow the data distribution unlike samples from the VAE prior distribution. We also demonstrate how the diffusion model prior can be leveraged for fast latent space traversal and interpolation between states of interest. By learning an accurate model of the data distribution, our method unlocks tools in generative modeling, sampling, and distribution analysis for heterogeneous cryo-EM ensembles.
Abstract（参考訳）: クリオ電子顕微鏡(cryo-EM)は、構造生物学において大きな動的タンパク質複合体を画像化する能力においてユニークなツールである。この能力の鍵は、最近のディープラーニングベースのアプローチを含む、ヘテロジニアスなcryo-em再構成のための画像処理アルゴリズムである。最新の手法であるcryodrgnは、変分オートエンコーダ(vae)フレームワークを使用して、単一粒子cryo-emイメージングデータからタンパク質構造の連続的な分布を学ぶ。クライオDRGNは複雑な構造運動をモデル化できるが、VAEのガウス事前分布は、特に多モード分布(例えば構成的不均一性)のために構造を生成的にサンプリングすることができない。ここでは,cryodrgnフレームワークに先立って,表現豊かで学習可能な拡散モデルを訓練する。本手法はcryo-emイメージングデータから直接分子コンフォメーション上の高品質生成モデルを学ぶ。 2つの合成データセットと2つの実データセットでモデルからサンプルを抽出できることを示し、サンプルはVAE以前の分布のサンプルと異なり、正確にデータ分布に従う。また, 拡散モデルが, 高速潜時空間トラバーサルおよび関心状態間の補間にどのように活用できるかを実証する。データ分布の正確なモデルを学習することにより,不均質cryo-emアンサンブルの生成的モデリング,サンプリング,分布解析におけるツールのアンロックを行う。

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