論文の概要: Accurate and Efficient Structural Ensemble Generation of Macrocyclic Peptides using Internal Coordinate Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19800v2
- Date: Tue, 13 Aug 2024 18:19:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 18:46:43.216358
- Title: Accurate and Efficient Structural Ensemble Generation of Macrocyclic Peptides using Internal Coordinate Diffusion
- Title(参考訳): 内部配位子拡散を用いたマクロ環状ペプチドの高精度かつ効率的な構造アンサンブル生成
- Authors: Colin A. Grambow, Hayley Weir, Nathaniel L. Diamant, Gabriele Scalia, Tommaso Biancalani, Kangway V. Chuang,
- Abstract要約: RINGERは拡散型トランスフォーマーモデルであり、その2次元表現から大環状ペプチドの3次元コンフォメーションアンサンブルを生成する。
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): 0.5475672579692472
- 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 using a redundant internal coordinate representation that generates three-dimensional conformational ensembles of macrocyclic peptides from their 2D representations. RINGER provides fast backbone and side-chain 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,その2次元表現から大環状ペプチドの3次元コンフォメーションアンサンブルを生成する冗長な内部座標表現を用いた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、環状ペプチドの重要な構造的不変性を尊重しながら、高速なバックボーンとサイドチェ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できることを実証した。
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ための基礎となる。
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