論文の概要: Re-Dock: Towards Flexible and Realistic Molecular Docking with Diffusion Bridge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11459v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 07:46:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 12:10:58.032045
• Title: Re-Dock: Towards Flexible and Realistic Molecular Docking with Diffusion Bridge
• Title（参考訳）: Re-Dock: 拡散ブリッジによるフレキシブルでリアルな分子ドッキングを目指して
• Authors: Yufei Huang, Odin Zhang, Lirong Wu, Cheng Tan, Haitao Lin, Zhangyang Gao, Siyuan Li and Stan.Z. Li
• Abstract要約: Re-Dockは、幾何学多様体に拡張された新しい拡散橋生成モデルである。 我々はNewton-Euler方程式にインスパイアされたエネルギー-幾何学マッピングを提案し、結合エネルギーとコンフォーメーションを共モデリングする。 アポドックやクロスドックといった設計済みのベンチマークデータセットの実験は、現在の手法よりもモデルの有効性と効率性が優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.80471117520719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate prediction of protein-ligand binding structures, a task known as molecular docking is crucial for drug design but remains challenging. While deep learning has shown promise, existing methods often depend on holo-protein structures (docked, and not accessible in realistic tasks) or neglect pocket sidechain conformations, leading to limited practical utility and unrealistic conformation predictions. To fill these gaps, we introduce an under-explored task, named flexible docking to predict poses of ligand and pocket sidechains simultaneously and introduce Re-Dock, a novel diffusion bridge generative model extended to geometric manifolds. Specifically, we propose energy-to-geometry mapping inspired by the Newton-Euler equation to co-model the binding energy and conformations for reflecting the energy-constrained docking generative process. Comprehensive experiments on designed benchmark datasets including apo-dock and cross-dock demonstrate our model's superior effectiveness and efficiency over current methods.
• Abstract（参考訳）: タンパク質-リガンド結合構造の正確な予測は、分子ドッキングとして知られるタスクが薬物設計に不可欠であるが、依然として困難である。 ディープラーニングは期待されているが、既存の手法はホロタンパク質の構造(ドッキングされ、現実的なタスクでは利用できない)やポケットサイドチェーンのコンフォーメーションに依存し、実用性や非現実的なコンフォーメーション予測に限定される。 これらのギャップを埋めるために,リガンドとポケット側鎖のポーズを同時予測するフレキシブルドッキングと呼ばれる未熟なタスクを導入し,幾何多様体に拡張した新しい拡散橋生成モデルであるre-dockを導入する。 具体的には, ニュートン・オイラー方程式に触発されたエネルギー対ジオメトリマッピングを提案し, エネルギー制約ドッキング生成過程を反映する結合エネルギーと配座を共モデル化する。 apo-dockやcross-dockを含む設計ベンチマークデータセットに関する包括的な実験は、現在の手法よりも優れた効果と効率を示している。

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