論文の概要: Full-Atom Peptide Design based on Multi-modal Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00735v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 12:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 03:36:42.605345
• Title: Full-Atom Peptide Design based on Multi-modal Flow Matching
• Title（参考訳）: マルチモーダルフローマッチングに基づく全原子ペプチド設計
• Authors: Jiahan Li, Chaoran Cheng, Zuofan Wu, Ruihan Guo, Shitong Luo, Zhizhou Ren, Jian Peng, Jianzhu Ma,
• Abstract要約: フル原子ペプチドの設計のためのフローマッチングフレームワークを基盤とした,最初のマルチモーダル深層生成モデルであるPepFlowについて述べる。 高次元トーラス上で,$mathrmSE(3)$多様体内の剛性バックボーンフレームと側鎖角を用いてペプチド構造を特徴付ける。 提案手法は,固定バックボーンシーケンス設計や部分サンプリングによるサイドチェーンパッキングなど,様々なタスクに順応的に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.58558711545861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Peptides, short chains of amino acid residues, play a vital role in numerous biological processes by interacting with other target molecules, offering substantial potential in drug discovery. In this work, we present PepFlow, the first multi-modal deep generative model grounded in the flow-matching framework for the design of full-atom peptides that target specific protein receptors. Drawing inspiration from the crucial roles of residue backbone orientations and side-chain dynamics in protein-peptide interactions, we characterize the peptide structure using rigid backbone frames within the $\mathrm{SE}(3)$ manifold and side-chain angles on high-dimensional tori. Furthermore, we represent discrete residue types in the peptide sequence as categorical distributions on the probability simplex. By learning the joint distributions of each modality using derived flows and vector fields on corresponding manifolds, our method excels in the fine-grained design of full-atom peptides. Harnessing the multi-modal paradigm, our approach adeptly tackles various tasks such as fix-backbone sequence design and side-chain packing through partial sampling. Through meticulously crafted experiments, we demonstrate that PepFlow exhibits superior performance in comprehensive benchmarks, highlighting its significant potential in computational peptide design and analysis.
• Abstract（参考訳）: アミノ酸残基の短鎖であるペプチドは、他の標的分子と相互作用することで多くの生物学的プロセスにおいて重要な役割を果たす。 本研究では,タンパク質受容体を標的としたフル原子ペプチドの設計のためのフローマッチングフレームワークを基盤とした,最初の多モード深層生成モデルであるPepFlowについて述べる。 タンパク質-ペプチド相互作用における残基のバックボーン配向と側鎖のダイナミックスの重要な役割からインスピレーションを得て, $\mathrm{SE}(3)$多様体内の固いバックボーンフレームと高次元トーラス上の側鎖角を用いてペプチド構造を特徴づけた。 さらに、ペプチド配列の離散残基型を、確率単純度上のカテゴリー分布として表現する。 導出したフローと対応する多様体上のベクトル場を用いて各モードの関節分布を学習することにより、本手法はフル原子ペプチドの微細な設計に優れる。 提案手法は, 固定バックボーンシーケンス設計や部分サンプリングによるサイドチェーンパッキングなど, 様々な課題に順応的に対処する。 綿密に構築された実験を通して、PepFlowは総合的なベンチマークにおいて優れた性能を示し、計算ペプチドの設計と解析においてその有意義な可能性を浮き彫りにしている。

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