論文の概要: DiAMoNDBack: Diffusion-denoising Autoregressive Model for Non-Deterministic Backmapping of C{\alpha} Protein Traces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12451v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 23:05:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 16:00:49.278392
• Title: DiAMoNDBack: Diffusion-denoising Autoregressive Model for Non-Deterministic Backmapping of C{\alpha} Protein Traces
• Title（参考訳）: DiAMoNDBack: C{\alpha}タンパク質の非決定論的バックマッピングのための拡散還元自己回帰モデル
• Authors: Michael S. Jones and Kirill Shmilovich and Andrew L. Ferguson
• Abstract要約: DiAMoNDBack は非決定論的バックマッピングのための自己回帰デノナイジング拡散確率モデルである。 我々は、タンパク質データバンク(PDB)から65k以上の構造をトレーニングし、それをホールドアウトしたPDBテストセットにアプリケーションで検証する。 DiAMoNDBackは、フリーでオープンソースのPythonパッケージとして公開しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coarse-grained molecular models of proteins permit access to length and time scales unattainable by all-atom models and the simulation of processes that occur on long-time scales such as aggregation and folding. The reduced resolution realizes computational accelerations but an atomistic representation can be vital for a complete understanding of mechanistic details. Backmapping is the process of restoring all-atom resolution to coarse-grained molecular models. In this work, we report DiAMoNDBack (Diffusion-denoising Autoregressive Model for Non-Deterministic Backmapping) as an autoregressive denoising diffusion probability model to restore all-atom details to coarse-grained protein representations retaining only C{\alpha} coordinates. The autoregressive generation process proceeds from the protein N-terminus to C-terminus in a residue-by-residue fashion conditioned on the C{\alpha} trace and previously backmapped backbone and side chain atoms within the local neighborhood. The local and autoregressive nature of our model makes it transferable between proteins. The stochastic nature of the denoising diffusion process means that the model generates a realistic ensemble of backbone and side chain all-atom configurations consistent with the coarse-grained C{\alpha} trace. We train DiAMoNDBack over 65k+ structures from Protein Data Bank (PDB) and validate it in applications to a hold-out PDB test set, intrinsically-disordered protein structures from the Protein Ensemble Database (PED), molecular dynamics simulations of fast-folding mini-proteins from DE Shaw Research, and coarse-grained simulation data. We achieve state-of-the-art reconstruction performance in terms of correct bond formation, avoidance of side chain clashes, and diversity of the generated side chain configurational states. We make DiAMoNDBack model publicly available as a free and open source Python package.
• Abstract（参考訳）: タンパク質の粗い粒度の分子モデルは、全原子モデルでは達成できない長さと時間スケールへのアクセスと、凝集や折り畳みなどの長時間スケールで起こるプロセスのシミュレーションを可能にする。 分解能の低下は計算加速度を実現するが、機械的詳細の完全な理解には原子論的な表現が不可欠である。 バックマッピングは、全原子分解能を粗い分子モデルに復元するプロセスである。 本研究では,DiaMoNDBack(Diffusion-denoising Autoregressive Model for Non-Deterministic Backmapping)を自己回帰分解拡散確率モデルとして報告し,全原子の詳細をC{\alpha}座標のみを保持する粗粒タンパク質表現に復元する。 自己回帰生成過程は、C{\alpha}トレースに条件付き残基バイレジデント方式でタンパク質N末端からC末端へと進行し、以前は局所近傍のバックボーンと側鎖原子がバックマップされていた。 我々のモデルにおける局所的および自己回帰的な性質は、タンパク質間の移動を可能にする。 消音拡散過程の確率的性質は、モデルが粗粒c{\alpha}トレースと整合するバックボーンとサイドチェーンの全原子配置の現実的なアンサンブルを生成することを意味する。 タンパク質データバンク (pdb) から65k以上の構造をダイアモンドバックし, ホールドアウト pdb テストセット, タンパク質アンサンブルデータベース (ped) による内在的不規則タンパク質構造, ド・ショー研究による高速折り畳みミニタンパク質の分子動力学シミュレーション, 粗粒度シミュレーションデータに適用した。 我々は, 正しい結合形成, 側鎖衝突の回避, 生成側鎖構成状態の多様性の観点から, 最先端の再構築性能を実現する。 DiAMoNDBackモデルをフリーでオープンソースのPythonパッケージとして公開しています。

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