論文の概要: RINGER: Rapid Conformer Generation for Macrocycles with Sequence-Conditioned Internal Coordinate Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19800v1
• Date: Tue, 30 May 2023 16:39:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 16:40:13.800002
• Title: RINGER: Rapid Conformer Generation for Macrocycles with Sequence-Conditioned Internal Coordinate Diffusion
• Title（参考訳）: RINGER:内部共役拡散を伴うマクロサイクルの高速コンバータ生成
• Authors: Colin A. Grambow, Hayley Weir, Nathaniel L. Diamant, Alex M. Tseng, Tommaso Biancalani, Gabriele Scalia, Kangway V. Chuang
• Abstract要約: RINGERは、マクロサイクル構造をシーケンス条件で生成するための拡散型トランスフォーマーモデルである。 本稿では,RINGERが計算コストのごく一部で高品質かつ多様なジオメトリを生成する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6927055673104934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Macrocyclic peptides are an emerging therapeutic modality, yet computational approaches for accurately sampling their diverse 3D ensembles remain challenging due to their conformational diversity and geometric constraints. Here, we introduce RINGER, a diffusion-based transformer model for sequence-conditioned generation of macrocycle structures based on internal coordinates. RINGER provides fast backbone sampling while respecting key structural invariances of cyclic peptides. Through extensive benchmarking and analysis against gold-standard conformer ensembles of cyclic peptides generated with metadynamics, we demonstrate how RINGER generates both high-quality and diverse geometries at a fraction of the computational cost. Our work lays the foundation for improved sampling of cyclic geometries and the development of geometric learning methods for peptides.
• Abstract（参考訳）: マクロ環状ペプチドは、新しい治療モダリティであるが、多彩な3Dアンサンブルを正確にサンプリングするための計算手法は、構造的多様性と幾何学的制約のため、依然として困難である。 本稿では、内部座標に基づくマクロサイクル構造をシーケンス条件で生成する拡散型トランスフォーマーモデルであるRINGERを紹介する。 RINGERは、環状ペプチドの構造的不変性を尊重しながら、高速なバックボーンサンプリングを提供する。 メタダイナミックスにより生成される環状ペプチドのゴールド標準コンフォメータアンサンブルに対する広範なベンチマークと解析により,RINGERが計算コストのごく一部で高品質かつ多様なジオメトリを生成することを示す。 本研究は,循環型ジオメトリーのサンプリングの改善とペプチドの幾何学的学習法の開発の基礎となる。

関連論文リスト

• Structure Language Models for Protein Conformation Generation [66.42864253026053]
  伝統的な物理学に基づくシミュレーション手法は、しばしばサンプリング平衡整合に苦しむ。 深い生成モデルは、より効率的な代替としてタンパク質のコンホメーションを生成することを約束している。 本稿では,効率的なタンパク質コンホメーション生成のための新しいフレームワークとして構造言語モデリングを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T03:38:51Z)
• DPLM-2: A Multimodal Diffusion Protein Language Model [75.98083311705182]
  DPLM-2は, 離散拡散タンパク質言語モデル(DPLM)を拡張し, 配列と構造の両方に適合する多モーダルタンパク質基盤モデルである。 DPLM-2は、配列と構造、およびその限界と条件の結合分布を学習する。 実験によりDPLM-2は高度に互換性のあるアミノ酸配列とそれに対応する3D構造を同時に生成できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T17:20:24Z)
• Renormalized Internally-Contracted Multireference Coupled Cluster with Perturbative Triples [0.0]
  我々は、内部収縮型マルチ参照結合クラスタ(ic-MRCC)法の多体定式化と、駆動類似性再正規化群(DSRG)のEvangelistaのマルチ参照定式化を併用する。 今回,新しいアプローチとして ic-MRCC (ric-MRCC) 法を提案する。 我々は,H8,F2,H2O,N2,Cr2のポテンシャルエネルギー曲線に対する高度な多重参照法と比較して,我々のアプローチの精度を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T09:15:41Z)
• Denoising diffusion-based synthetic generation of three-dimensional (3D) anisotropic microstructures from two-dimensional (2D) micrographs [0.0]
  条件拡散に基づく生成モデル(DGM)に基づく異方性組織再構築のための枠組みを提案する。 提案するフレームワークは,複数の2次元条件付きDGMの空間的接続を伴い,それぞれが3つの異なる平面に対して2次元マイクロ構造サンプルを生成するように訓練されている。 その結果, このフレームワークは材料相の統計分布だけでなく, 3次元空間における材料特性も再現可能であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T01:36:37Z)
• CREMP: Conformer-rotamer ensembles of macrocyclic peptides for machine learning [0.1747623282473278]
  本稿では,マクロ環状ペプチドを用いた機械学習モデルの迅速開発と評価のためのリソースであるCREMPを紹介する。 CREMPは36,198個のマクロ環状ペプチドとコンフォーマー-ロタマーアンサンブルサンプリングツール(CREST)を用いた高品質な構造アンサンブルを含む さらに、この新しいデータセットには3130万近いユニークなマクロサイクルのジオメトリが含まれており、それぞれが半経験的拡張タイトバインディング(xTB)DFT計算から導かれるエネルギーでアノテートされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-14T03:50:46Z)
• Cross-Gate MLP with Protein Complex Invariant Embedding is A One-Shot Antibody Designer [58.97153056120193]
  抗体の特異性は、その相補性決定領域(CDR)によって決定される 従来の研究では、複雑な技術を使ってCDRを生成するが、不適切な幾何学的モデリングに悩まされている。 本稿では,CDRの1次元配列と3次元構造を1ショットで共設計できるテクスタイスシンプルで効果的なモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T13:24:26Z)
• CCuantuMM: Cycle-Consistent Quantum-Hybrid Matching of Multiple Shapes [62.45415756883437]
  多重非剛性な3次元形状の整合性は困難で、$mathcalNP$-hard問題である。 既存の量子形状マッチング法は複数の形状をサポートしておらず、サイクルの整合性も低い。 本稿では,3次元形状のマルチマッチングのための最初の量子ハイブリッド手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T17:59:55Z)
• Entropic trust region for densest crystallographic symmetry group packings [0.8399688944263843]
  分子結晶構造予測は、分子の化学組成と圧力-温度条件から最も安定した周期構造を求める。 現代のCSPソルバは、分子間ポテンシャルによって誘導される複雑なエネルギーランドスケープ内の最小自由エネルギー構造を探索するために、大域最適化手法を用いる。 本稿では,結晶対称性群(CSG)に制限された周期的パッキングのクラスを提案し,情報幾何学的枠組みによる最も密度の高いCSGパッキングの探索法を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-24T08:39:07Z)
• Three-fold way of entanglement dynamics in monitored quantum circuits [68.8204255655161]
  ダイソンの3つの円形アンサンブル上に構築された量子回路における測定誘起エンタングルメント遷移について検討する。 ゲートによる局所的絡み合い発生と測定による絡み合い低減との相互作用について考察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T17:21:15Z)
• A deep learning driven pseudospectral PCE based FFT homogenization algorithm for complex microstructures [68.8204255655161]
  提案手法は,従来の手法よりも高速に評価できる一方で,興味の中心モーメントを予測できることを示す。 提案手法は,従来の手法よりも高速に評価できると同時に,興味の中心モーメントを予測できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T07:02:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。