論文の概要: AntiBARTy Diffusion for Property Guided Antibody Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13129v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 18:30:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 22:04:06.922574
• Title: AntiBARTy Diffusion for Property Guided Antibody Design
• Title（参考訳）: プロパティ誘導型抗体設計のための抗BARTY拡散
• Authors: Jordan Venderley
• Abstract要約: 我々は、BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformer)に基づく抗体特異的言語モデルAntiBARTyを訓練し、その潜在空間を用いて、誘導IgG de novo設計のための特性条件拡散モデルを訓練する。 試験例では, 抗体の妥当性を維持し, 配列の多様性を制御しながら, シリカ溶解度を向上した新規抗体を効果的に生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decade, antibodies have steadily grown in therapeutic importance thanks to their high specificity and low risk of adverse effects compared to other drug modalities. While traditional antibody discovery is primarily wet lab driven, the rapid improvement of ML-based generative modeling has made in-silico approaches an increasingly viable route for discovery and engineering. To this end, we train an antibody-specific language model, AntiBARTy, based on BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer) and use its latent space to train a property-conditional diffusion model for guided IgG de novo design. As a test case, we show that we can effectively generate novel antibodies with improved in-silico solubility while maintaining antibody validity and controlling sequence diversity.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、抗体はその特異度が高く、副作用のリスクも低いため、治療の重要性が徐々に増してきた。 従来の抗体発見は、主にウェットラボで駆動されるが、MLベースの生成モデリングの急速な改善により、インサイリコは発見と工学のためにますます有効なルートに近づいた。 そこで我々は,BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformer)に基づく抗体特異的言語モデルであるAntiBARTyを訓練し,その潜在空間を用いて,誘導IgG de novo設計のための特性条件拡散モデルを訓練する。 試験例では, 抗体の妥当性を維持し, 配列の多様性を制御しながら, シリカ溶解度を向上した新規抗体を効果的に生成できることが示唆された。

関連論文リスト

• Leveraging Large Language Models to Predict Antibody Biological Activity Against Influenza A Hemagglutinin [0.15547733154162566]
  インフルエンザA型ヘマグルチニン(HA)抗原に対する抗体の結合および受容体遮断活性を予測するためのAIモデルを開発した。 AUROC $geq$0.91, AUROC $geq$0.91, AUROC for unseen HAs。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-02T06:48:45Z)
• Relation-Aware Equivariant Graph Networks for Epitope-Unknown Antibody Design and Specificity Optimization [61.06622479173572]
  本稿では,抗原特異的CDRの構造と共同設計配列に対する抗原抗体相互作用をモデル化するRAADフレームワークを提案する。 さらに, 抗体特異度をよりよく測定し, 抗体特異度を最適化するコントラスト特異的エンハンス制約を開発するための新しい評価指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-14T03:00:44Z)
• Bayesian Optimization of Antibodies Informed by a Generative Model of Evolving Sequences [36.58091564004384]
  効果的な治療法を構築するために、生物学者は、抗体配列を反復的に変異させて、結合と安定性を改善する。 提案された突然変異は、以前の測定や、大きな抗体データベースから学習することで、典型的な抗体のみを予測することができる。 実験室における抗体を効率よく最適化するベイズ最適化法であるクローンインフォームドベイズ最適化(CloneBO)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T18:57:48Z)
• BetterBodies: Reinforcement Learning guided Diffusion for Antibody Sequence Design [10.6101758867776]
  抗体は様々な疾患の治療に大きな可能性を秘めている。 従来の湿式検査方法による治療抗体の発見は高価で時間を要する。 抗体の設計における生成モデルの使用は、時間とリソースを削減できるため、大きな約束となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T13:06:01Z)
• Antigen-Specific Antibody Design via Direct Energy-based Preference Optimization [51.28231365213679]
  我々は,抗原特異的抗体配列構造共設計を,特定の嗜好に対する最適化問題として取り組んだ。 そこで本研究では,有理構造と抗原への結合親和性の両方を有する抗体の生成を誘導する,直接エネルギーに基づく選好最適化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T09:41:49Z)
• xTrimoABFold: De novo Antibody Structure Prediction without MSA [77.47606749555686]
  我々は、抗体配列から抗体構造を予測するために、xTrimoABFoldという新しいモデルを開発した。 CDRにおけるドメイン特異的焦点損失のアンサンブル損失とフレーム整合点損失を最小化することにより,PDBの抗体構造をエンドツーエンドにトレーニングした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T09:26:08Z)
• Incorporating Pre-training Paradigm for Antibody Sequence-Structure Co-design [134.65287929316673]
  深層学習に基づく計算抗体の設計は、人間の経験を補完する可能性のあるデータから自動的に抗体パターンをマイニングするので、注目を集めている。 計算手法は高品質な抗体構造データに大きく依存しており、非常に限定的である。 幸いなことに、CDRをモデル化し、構造データへの依存を軽減するために有効な抗体の配列データが多数存在する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T15:31:36Z)
• AntBO: Towards Real-World Automated Antibody Design with Combinatorial Bayesian Optimisation [53.43922443725598]
  本稿では,CDRH3領域のシリコ設計を効率的に行うための組合せ最適化アルゴリズムAntBOを提案する。 AntBOをベンチマークするために、私たちはAbsolut!ソフトウェアスイートをブラックボックスのオラクルとして使用しています。 200以上のタンパク質の設計において、AntBOは690万の実験的に得られたCDRH3から引き出された最も優れた結合配列より優れた抗体配列を提案することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-29T12:03:04Z)
• Accelerating Antimicrobial Discovery with Controllable Deep Generative Models and Molecular Dynamics [109.70543391923344]
  CLaSS(Controlled Latent attribute Space Smpling)は、分子の属性制御のための効率的な計算手法である。 深層学習分類器と原子論シミュレーションから得られた新しい特徴を併用して, 生成分子を付加的なキー属性としてスクリーニングする。 提案手法は, 強い広帯域能を有する非毒性抗菌性ペプチド(AMP)を設計するためのものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T15:57:58Z)

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。