論文の概要: Solvent: A Framework for Protein Folding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04603v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 09:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 12:42:08.116712
• Title: Solvent: A Framework for Protein Folding
• Title（参考訳）: Solvent: タンパク質のフォールディングのためのフレームワーク
• Authors: Jaemyung Lee, Jaehoon Kim, Hasun Yu, Youhan Lee
• Abstract要約: AlphaFold2の後、タンパク質の折り畳みタスクは新しい段階に入り、AlphaFold2の構成要素に基づいて多くの方法が提案されている。 タンパク質の折り畳みにおける統一された研究フレームワークの重要性は、様々なアプローチを一貫して、公平に比較するための実装とベンチマークを含んでいる。 本稿では,タンパク質の折りたたみ構造である溶剤について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43012765978447565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Consistency and reliability are crucial for conducting AI research. Many famous research fields, such as object detection, have been compared and validated with solid benchmark frameworks. After AlphaFold2, the protein folding task has entered a new phase, and many methods are proposed based on the component of AlphaFold2. The importance of a unified research framework in protein folding contains implementations and benchmarks to consistently and fairly compare various approaches. To achieve this, we present Solvent, an protein folding framework that supports significant components of state-of-th-arts models in the manner of off-the-shelf interface Solvent contains different models implemented in a unified codebase and supports training and evaluation for defined models on the same dataset. We benchmark well-known algorithms and their components and provide experiments that give helpful insights into the protein structure modeling field. We hope that Solvent will increase the reliability and consistency of proposed models and gives efficiency in both speed and costs, resulting in acceleration on protein folding modeling research. The code is available at https://github.com/kakaobrain/solvent, and the project will continue to be developed.
• Abstract（参考訳）: ai研究を行うには一貫性と信頼性が不可欠である。 オブジェクト検出のような多くの有名な研究分野は、堅固なベンチマークフレームワークで比較、検証されている。 AlphaFold2の後、タンパク質の折り畳みタスクは新しい段階に入り、AlphaFold2の構成要素に基づいて多くの方法が提案されている。 タンパク質折り畳みにおける統一的な研究フレームワークの重要性は、様々なアプローチを一貫して比較するための実装とベンチマークを含んでいる。 これを実現するために、Solventは、既製のインターフェイスのように最先端のモデルの重要なコンポーネントをサポートするタンパク質折り畳みフレームワークである。Solventは、統一コードベースに実装された異なるモデルを含み、同じデータセット上で定義されたモデルのトレーニングと評価をサポートする。 我々は、よく知られたアルゴリズムとそのコンポーネントをベンチマークし、タンパク質構造モデリング分野に関する有益な洞察を与える実験を提供する。 我々はSolventが提案したモデルの信頼性と一貫性を高め、速度とコストの両面で効率を向上し、タンパク質の折り畳みモデル研究の加速を期待する。 コードはhttps://github.com/kakaobrain/solventで入手できる。

関連論文リスト

• ProteinBench: A Holistic Evaluation of Protein Foundation Models [53.59325047872512]
  本稿では,タンパク質基盤モデルのための総合評価フレームワークであるProteinBenchを紹介する。 本研究のアプローチは, タンパク質ドメインにおける課題を包括的に包括するタスクの分類学的分類, (ii) 品質, 新規性, 多様性, 堅牢性, および (iii) 様々なユーザ目標から詳細な分析を行い, モデルパフォーマンスの全体的視点を提供する,4つの重要な側面にわたるパフォーマンスを評価するマルチメトリック評価アプローチからなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T06:52:33Z)
• Progressive Multi-Modality Learning for Inverse Protein Folding [47.095862120116976]
  マルチモーダルトランスファー学習を利用するMMDesignと呼ばれる新しいタンパク質設計パラダイムを提案する。 MMDesignは、事前訓練された構造モジュールと事前訓練されたコンテキストモジュールを組み合わせる最初のフレームワークである。 実験結果は、小さなデータセットでのみトレーニングした結果、MMDesignが様々な公開ベンチマークのベースラインを一貫して上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T10:59:23Z)
• Efficiently Predicting Protein Stability Changes Upon Single-point Mutation with Large Language Models [51.57843608615827]
  タンパク質の熱安定性を正確に予測する能力は、様々なサブフィールドや生化学への応用において重要である。 タンパク質配列と構造的特徴を統合したESMによる効率的なアプローチを導入し, 単一点突然変異によるタンパク質の熱安定性変化を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T03:25:49Z)
• PDB-Struct: A Comprehensive Benchmark for Structure-based Protein Design [19.324059406159325]
  我々は、リフォールダビリティベースのメトリクスと安定性ベースのメトリクスの2つの新しい指標を紹介した。 ByProt、ProteinMPNN、ESM-IFはベンチマークで非常によく機能しますが、ESM-DesignとAF-Designは不足しています。 提案するベンチマークは,タンパク質設計手法の公平かつ包括的な評価方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T02:37:55Z)
• FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding [127.7790493202716]
  $mathbfFABind$はポケット予測とドッキングを組み合わせたエンドツーエンドモデルで、正確で高速なタンパク質-リガンド結合を実現する。 提案モデルでは,既存手法と比較して有効性と効率性に強い利点が示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T16:39:47Z)
• PDBench: Evaluating Computational Methods for Protein Sequence Design [2.0187324832551385]
  本稿では, タンパク質のベンチマークを行い, 深層学習法の性能評価試験を提案する。 我々の堅牢なベンチマークは、その性能と実用性を評価するのに欠かせない設計手法の振る舞いに関する生物学的知見を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T12:20:03Z)
• Improving Label Quality by Jointly Modeling Items and Annotators [68.8204255655161]
  雑音アノテータから基底真理ラベルを学習するための完全ベイズ的枠組みを提案する。 我々のフレームワークは、ラベル分布上の生成的ベイズソフトクラスタリングモデルを古典的なDavidとSkeneのジョイントアノテータデータモデルに分解することでスケーラビリティを保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-20T02:15:20Z)
• A generalized framework for active learning reliability: survey and benchmark [0.0]
  本研究では,効果的な能動学習戦略を構築するためのモジュラーフレームワークを提案する。 信頼性ベンチマーク問題20の解決策として39の戦略を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T09:33:59Z)
• Energy-based models for atomic-resolution protein conformations [88.68597850243138]
  原子スケールで動作するタンパク質コンホメーションのエネルギーモデル(EBM)を提案する。 このモデルは、結晶化されたタンパク質のデータにのみ訓練されている。 モデル出力と隠された表現の研究により、タンパク質エネルギーに関連する物理化学的性質を捉えることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-27T20:45:12Z)

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。