論文の概要: TaxDiff: Taxonomic-Guided Diffusion Model for Protein Sequence Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17156v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 02:41:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 18:02:47.005594
• Title: TaxDiff: Taxonomic-Guided Diffusion Model for Protein Sequence Generation
• Title（参考訳）: TaxDiff:タンパク質配列生成のための分類学的誘導拡散モデル
• Authors: Lin Zongying, Li Hao, Lv Liuzhenghao, Lin Bin, Zhang Junwu, Chen Calvin Yu-Chian, Yuan Li, Tian Yonghong
• Abstract要約: TaxDiffは、制御可能なタンパク質配列生成のための分類学的誘導拡散モデルである。 生物種の情報と拡散モデルの生成能力を組み合わせて、構造的に安定なタンパク質を生成する。 実験により、TaxDiffは複数のタンパク質配列生成ベンチマークで一貫してより良いパフォーマンスを達成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.390634039309384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing protein sequences with specific biological functions and structural stability is crucial in biology and chemistry. Generative models already demonstrated their capabilities for reliable protein design. However, previous models are limited to the unconditional generation of protein sequences and lack the controllable generation ability that is vital to biological tasks. In this work, we propose TaxDiff, a taxonomic-guided diffusion model for controllable protein sequence generation that combines biological species information with the generative capabilities of diffusion models to generate structurally stable proteins within the sequence space. Specifically, taxonomic control information is inserted into each layer of the transformer block to achieve fine-grained control. The combination of global and local attention ensures the sequence consistency and structural foldability of taxonomic-specific proteins. Extensive experiments demonstrate that TaxDiff can consistently achieve better performance on multiple protein sequence generation benchmarks in both taxonomic-guided controllable generation and unconditional generation. Remarkably, the sequences generated by TaxDiff even surpass those produced by direct-structure-generation models in terms of confidence based on predicted structures and require only a quarter of the time of models based on the diffusion model. The code for generating proteins and training new versions of TaxDiff is available at:https://github.com/Linzy19/TaxDiff.
• Abstract（参考訳）: 特定の生物学的機能と構造安定性を持つタンパク質配列を設計することは、生物学や化学において重要である。 生成モデルはすでに信頼できるタンパク質設計の能力を実証している。 しかし、以前のモデルはタンパク質配列の無条件生成に制限されており、生物学的タスクに不可欠な制御可能な生成能力が欠如している。 本研究では,生物種情報と拡散モデルの生成能力を組み合わせて,配列空間内で構造的に安定なタンパク質を生成する,制御可能なタンパク質配列生成のための分類学的拡散モデルであるtaxdiffを提案する。 具体的には、変圧器ブロックの各層に分類制御情報を挿入して細粒度制御を行う。 グローバルおよび局所的な注意の組み合わせにより、分類学的特異的タンパク質の配列整合性と構造的折りたたみ性が保証される。 広範囲な実験により、TaxDiffは、分類学的誘導制御可能世代と無条件生成の両方において、複数のタンパク質配列生成ベンチマークにおいて、一貫してより良い性能を達成できることが示された。 注目すべきは、TaxDiffが生成したシーケンスは、予測された構造に基づく信頼度の観点から直接構造生成モデルによって生成されたシーケンスを超え、拡散モデルに基づくモデルの4分の1しか必要としないことだ。 タンパク質の生成と新しいバージョンのTaxDiffのトレーニングのためのコードは、https://github.com/Linzy19/TaxDiffで公開されている。

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