論文の概要: Solving Inverse Problems in Protein Space Using Diffusion-Based Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04239v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 16:38:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 13:59:57.803097
• Title: Solving Inverse Problems in Protein Space Using Diffusion-Based Priors
• Title（参考訳）: 拡散前駆体を用いたタンパク質空間の逆問題の解法
• Authors: Axel Levy, Eric R. Chan, Sara Fridovich-Keil, Frédéric Poitevin, Ellen D. Zhong, Gordon Wetzstein,
• Abstract要約: 生生物物理測定を3次元原子モデルに変換するための多用途フレームワークを提案する。 本手法は, 線形および非線形逆問題において, 後方サンプリングベースラインよりも優れた性能を示す。 これは、Cryo-EM密度マップから原子モデルを精製する最初の拡散法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.726170589634826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The interaction of a protein with its environment can be understood and controlled via its 3D structure. Experimental methods for protein structure determination, such as X-ray crystallography or cryogenic electron microscopy, shed light on biological processes but introduce challenging inverse problems. Learning-based approaches have emerged as accurate and efficient methods to solve these inverse problems for 3D structure determination, but are specialized for a predefined type of measurement. Here, we introduce a versatile framework to turn raw biophysical measurements of varying types into 3D atomic models. Our method combines a physics-based forward model of the measurement process with a pretrained generative model providing a task-agnostic, data-driven prior. Our method outperforms posterior sampling baselines on both linear and non-linear inverse problems. In particular, it is the first diffusion-based method for refining atomic models from cryo-EM density maps.
• Abstract（参考訳）: タンパク質とその環境との相互作用は、その3D構造を通して理解および制御することができる。 X線結晶学や低温電子顕微鏡などのタンパク質構造決定のための実験的手法は、生物学的プロセスに光を放つが、挑戦的な逆問題をもたらす。 学習に基づくアプローチは、これらの逆問題の3次元構造決定のための正確かつ効率的な方法として現れてきたが、事前に定義された種類の測定に特化している。 本稿では,様々な種類の生生物物理測定を3次元原子モデルに変換するための多用途フレームワークを提案する。 本手法は,測定プロセスの物理に基づくフォワードモデルと,タスクに依存しないデータ駆動型前処理モデルとを組み合わせる。 本手法は, 線形および非線形逆問題において, 後方サンプリングベースラインよりも優れた性能を示す。 特に、Cryo-EM密度マップから原子モデルを精製する最初の拡散法である。

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