論文の概要: SE(3)-Stochastic Flow Matching for Protein Backbone Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02391v4
- Date: Thu, 11 Apr 2024 16:29:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 19:18:11.968933
- Title: SE(3)-Stochastic Flow Matching for Protein Backbone Generation
- Title（参考訳）: SE(3)-Stochastic Flow Matching for protein Backbone Generation (特集 バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
- Authors: Avishek Joey Bose, Tara Akhound-Sadegh, Guillaume Huguet, Kilian Fatras, Jarrid Rector-Brooks, Cheng-Hao Liu, Andrei Cristian Nica, Maksym Korablyov, Michael Bronstein, Alexander Tong,
- Abstract要約: 我々はFoldFlowを紹介した。FoldFlowは,3mathrmD$の剛性運動に対するフローマッチングパラダイムに基づく,モデリング能力向上のための新しい生成モデルである。
FoldFlow生成モデルのファミリーは、タンパク質の生成モデルに対する従来のアプローチよりもいくつかの利点を提供している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.951832422425454
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The computational design of novel protein structures has the potential to impact numerous scientific disciplines greatly. Toward this goal, we introduce FoldFlow, a series of novel generative models of increasing modeling power based on the flow-matching paradigm over $3\mathrm{D}$ rigid motions -- i.e. the group $\text{SE}(3)$ -- enabling accurate modeling of protein backbones. We first introduce FoldFlow-Base, a simulation-free approach to learning deterministic continuous-time dynamics and matching invariant target distributions on $\text{SE}(3)$. We next accelerate training by incorporating Riemannian optimal transport to create FoldFlow-OT, leading to the construction of both more simple and stable flows. Finally, we design FoldFlow-SFM, coupling both Riemannian OT and simulation-free training to learn stochastic continuous-time dynamics over $\text{SE}(3)$. Our family of FoldFlow, generative models offers several key advantages over previous approaches to the generative modeling of proteins: they are more stable and faster to train than diffusion-based approaches, and our models enjoy the ability to map any invariant source distribution to any invariant target distribution over $\text{SE}(3)$. Empirically, we validate FoldFlow, on protein backbone generation of up to $300$ amino acids leading to high-quality designable, diverse, and novel samples.
- Abstract（参考訳）: 新規タンパク質構造の計算設計は、多くの科学分野に大きな影響を与える可能性がある。
この目標に向けて、FoldFlowを紹介します。FoldFlowは、フローマッチングパラダイムに基づくモデリングパワーを3ドル(約3,300円)以上の剛性運動(つまり、グループ$\text{SE}(3)$)で増加させ、タンパク質のバックボーンの正確なモデリングを可能にします。
最初にFoldFlow-Baseを紹介した。FoldFlow-Baseは決定論的連続時間力学を学習するためのシミュレーションのないアプローチで、$\text{SE}(3)$で不変なターゲット分布をマッチングする。
次に、FoldFlow-OTを作成するためにリーマン最適輸送を組み込むことで、より単純で安定したフローの構築に繋がる訓練を加速する。
最後に、FoldFlow-SFMを設計し、Riemannian OTとシミュレーションなしのトレーニングを結合して、$\text{SE}(3)$上の確率的連続時間ダイナミクスを学習する。
FoldFlowのファミリーである生成モデルは、タンパク質の生成モデルに対する従来のアプローチよりもいくつかの重要な利点を提供している:それらは拡散ベースのアプローチよりも安定で訓練が速い。
実験により、FoldFlowは、最大300ドルのアミノ酸でタンパク質のバックボーンを生成することで、高品質で多種多様で斬新なサンプルを生み出すことを実証した。
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