論文の概要: Generating Novel, Designable, and Diverse Protein Structures by
Equivariantly Diffusing Oriented Residue Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12485v3
- Date: Tue, 6 Jun 2023 21:54:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 19:34:59.419345
- Title: Generating Novel, Designable, and Diverse Protein Structures by
Equivariantly Diffusing Oriented Residue Clouds
- Title（参考訳）: 均一に拡散する配向雲による新規, 設計可能, 多様なタンパク質構造の生成
- Authors: Yeqing Lin, Mohammed AlQuraishi
- Abstract要約: 構造に基づくタンパク質設計は、設計可能で、新規で多様な構造を見つけることを目的としている。
生成モデルは、複雑なデータの低次元構造を暗黙的に学習することで、魅力的な代替手段を提供する。
我々は,3次元空間における配向参照フレームの雲を用いて離散時間拡散を行うタンパク質構造の生成モデルであるGenieを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Proteins power a vast array of functional processes in living cells. The
capability to create new proteins with designed structures and functions would
thus enable the engineering of cellular behavior and development of
protein-based therapeutics and materials. Structure-based protein design aims
to find structures that are designable (can be realized by a protein sequence),
novel (have dissimilar geometry from natural proteins), and diverse (span a
wide range of geometries). While advances in protein structure prediction have
made it possible to predict structures of novel protein sequences, the
combinatorially large space of sequences and structures limits the practicality
of search-based methods. Generative models provide a compelling alternative, by
implicitly learning the low-dimensional structure of complex data
distributions. Here, we leverage recent advances in denoising diffusion
probabilistic models and equivariant neural networks to develop Genie, a
generative model of protein structures that performs discrete-time diffusion
using a cloud of oriented reference frames in 3D space. Through in silico
evaluations, we demonstrate that Genie generates protein backbones that are
more designable, novel, and diverse than existing models. This indicates that
Genie is capturing key aspects of the distribution of protein structure space
and facilitates protein design with high success rates. Code for generating new
proteins and training new versions of Genie is available at
https://github.com/aqlaboratory/genie.
- Abstract（参考訳）: タンパク質は生きた細胞の幅広い機能的プロセスを動かします。
設計された構造と機能を持つ新しいタンパク質を作る能力は、細胞行動のエンジニアリングとタンパク質ベースの治療および材料の開発を可能にする。
構造に基づくタンパク質の設計は、設計可能な構造(タンパク質配列によって実現できる)、新しい構造(天然タンパク質と異なる幾何学を持つ)、多様な構造(幅広い幾何学)を見つけることを目的としている。
タンパク質構造予測の進歩により、新規なタンパク質配列の構造を予測できるようになったが、配列と構造の組み合わせ的な大きな空間は探索に基づく方法の実用性を制限している。
生成モデルは、複雑なデータ分布の低次元構造を暗黙的に学習することで、魅力的な代替手段を提供する。
本稿では、拡散確率モデルと同変ニューラルネットワークの分極化の最近の進歩を活用し、3次元空間における配向参照フレームの雲を用いて離散時間拡散を行うタンパク質構造の生成モデルであるGenieを開発する。
サイリコの評価を通じて、ジェニーが既存のモデルよりも設計可能で、新規で多様なタンパク質のバックボーンを生成することを示した。
これは、genieがタンパク質構造空間の分布の重要な側面を捉えており、高い成功率でタンパク質の設計を促進することを示している。
新しいタンパク質を生成し、新しいバージョンのgenieをトレーニングするためのコードは、https://github.com/aqlaboratory/genie.comで入手できる。
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