論文の概要: Ophiuchus: Scalable Modeling of Protein Structures through Hierarchical Coarse-graining SO(3)-Equivariant Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02508v2
• Date: Wed, 27 Dec 2023 00:52:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 22:10:14.957546
• Title: Ophiuchus: Scalable Modeling of Protein Structures through Hierarchical Coarse-graining SO(3)-Equivariant Autoencoders
• Title（参考訳）: Ophiuchus: 階層的粗粒化SO(3)-等価オートエンコーダによるタンパク質構造のスケーラブルモデリング
• Authors: Allan dos Santos Costa and Ilan Mitnikov and Mario Geiger and Manvitha Ponnapati and Tess Smidt and Joseph Jacobson
• Abstract要約: 天然タンパク質の3次元ネイティブ状態は、繰り返しおよび階層的なパターンを示す。 従来のグラフに基づくタンパク質構造のモデリングは、単一の微細な解像度でしか動作しないことが多い。 オフィチュス(Ophiuchus)は、全原子タンパク質構造を効率的に操作するSO(3)等価な粗粒化モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8835495377767553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Three-dimensional native states of natural proteins display recurring and hierarchical patterns. Yet, traditional graph-based modeling of protein structures is often limited to operate within a single fine-grained resolution, and lacks hourglass neural architectures to learn those high-level building blocks. We narrow this gap by introducing Ophiuchus, an SO(3)-equivariant coarse-graining model that efficiently operates on all-atom protein structures. Our model departs from current approaches that employ graph modeling, instead focusing on local convolutional coarsening to model sequence-motif interactions with efficient time complexity in protein length. We measure the reconstruction capabilities of Ophiuchus across different compression rates, and compare it to existing models. We examine the learned latent space and demonstrate its utility through conformational interpolation. Finally, we leverage denoising diffusion probabilistic models (DDPM) in the latent space to efficiently sample protein structures. Our experiments demonstrate Ophiuchus to be a scalable basis for efficient protein modeling and generation.
• Abstract（参考訳）: 自然タンパク質の3次元ネイティブ状態は反復的および階層的パターンを示す。 しかし、従来のグラフベースのタンパク質構造のモデリングは、しばしば単一のきめ細かい解像度で操作することに限られ、それらのハイレベルな構成要素を学ぶのに砂時計の神経アーキテクチャが欠如している。 我々は,全原子タンパク質構造を効率的に操作するso(3)同変粗粒モデルであるophiuchusを導入することで,このギャップを狭める。 我々のモデルは、グラフモデリングを採用する現在のアプローチから離れ、代わりに、局所的な畳み込みの粗大化に焦点をあて、タンパク質長の効率的な時間複雑さを伴うシーケンス-モチーフ相互作用をモデル化する。 我々は,Ophiuchusの再現能力を異なる圧縮速度で測定し,既存のモデルと比較する。 学習された潜在空間を調べ,その有用性を示す。 最後に,潜伏空間における拡散確率モデル(DDPM)を用いてタンパク質構造を効率的にサンプリングする。 我々の実験は、Ophiuchusが効率的なタンパク質モデリングと生成のためのスケーラブルな基盤であることを実証した。

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