論文の概要: EigenFold: Generative Protein Structure Prediction with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02198v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 02:46:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 13:37:15.572302
• Title: EigenFold: Generative Protein Structure Prediction with Diffusion Models
• Title（参考訳）: EigenFold: 拡散モデルによる生成タンパク質構造予測
• Authors: Bowen Jing, Ezra Erives, Peter Pao-Huang, Gabriele Corso, Bonnie Berger, Tommi Jaakkola
• Abstract要約: EigenFoldは、特定のタンパク質配列から構造分布をサンプリングする拡散生成モデリングフレームワークである。 最近のCAMEOターゲットでは、EigenFoldは0.84の中央値TMSスコアを達成し、モデルの不確実性のより包括的な画像を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.24107243529341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Protein structure prediction has reached revolutionary levels of accuracy on single structures, yet distributional modeling paradigms are needed to capture the conformational ensembles and flexibility that underlie biological function. Towards this goal, we develop EigenFold, a diffusion generative modeling framework for sampling a distribution of structures from a given protein sequence. We define a diffusion process that models the structure as a system of harmonic oscillators and which naturally induces a cascading-resolution generative process along the eigenmodes of the system. On recent CAMEO targets, EigenFold achieves a median TMScore of 0.84, while providing a more comprehensive picture of model uncertainty via the ensemble of sampled structures relative to existing methods. We then assess EigenFold's ability to model and predict conformational heterogeneity for fold-switching proteins and ligand-induced conformational change. Code is available at https://github.com/bjing2016/EigenFold.
• Abstract（参考訳）: タンパク質構造予測は単一構造上で革命的な精度に達したが、構造的アンサンブルと生物学的機能の基盤となる柔軟性を捉えるためには分布モデリングのパラダイムが必要である。 この目的に向けて,特定のタンパク質配列から構造分布をサンプリングする拡散生成モデリングフレームワークであるeigenfoldを開発した。 我々は、構造を調和振動子の系としてモデル化し、系の固有モードに沿ったカスケード分解生成過程を自然に誘導する拡散過程を定義する。 最近のCAMEOターゲットでは、EigenFoldは0.84の中央値のTMSスコアを達成し、既存の手法と比較してサンプル構造をアンサンブルすることで、より包括的なモデル不確実性を示す。 次に,折りたたみタンパク質のコンフォメーションの不均一性をモデル化し,予測する固有フォールドの能力とリガンドによるコンフォメーション変化を評価する。 コードはhttps://github.com/bjing2016/eigenfoldで入手できる。

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