論文の概要: Unifying Sequences, Structures, and Descriptions for Any-to-Any Protein Generation with the Large Multimodal Model HelixProtX
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09274v1
- Date: Fri, 12 Jul 2024 14:03:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-15 23:18:28.556466
- Title: Unifying Sequences, Structures, and Descriptions for Any-to-Any Protein Generation with the Large Multimodal Model HelixProtX
- Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルHelixProtXを用いたタンパク質生成のための配列・構造・記述の統一
- Authors: Zhiyuan Chen, Tianhao Chen, Chenggang Xie, Yang Xue, Xiaonan Zhang, Jingbo Zhou, Xiaomin Fang,
- Abstract要約: 我々は,大規模マルチモーダルモデル上に構築されたHelixProtXを導入し,タンパク質の任意のモダリティ生成をサポートする。
HelixProtXは、さまざまなタンパク質関連のタスクにおいて、常に優れた精度を達成し、既存の最先端モデルよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.927425008686692
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Proteins are fundamental components of biological systems and can be represented through various modalities, including sequences, structures, and textual descriptions. Despite the advances in deep learning and scientific large language models (LLMs) for protein research, current methodologies predominantly focus on limited specialized tasks -- often predicting one protein modality from another. These approaches restrict the understanding and generation of multimodal protein data. In contrast, large multimodal models have demonstrated potential capabilities in generating any-to-any content like text, images, and videos, thus enriching user interactions across various domains. Integrating these multimodal model technologies into protein research offers significant promise by potentially transforming how proteins are studied. To this end, we introduce HelixProtX, a system built upon the large multimodal model, aiming to offer a comprehensive solution to protein research by supporting any-to-any protein modality generation. Unlike existing methods, it allows for the transformation of any input protein modality into any desired protein modality. The experimental results affirm the advanced capabilities of HelixProtX, not only in generating functional descriptions from amino acid sequences but also in executing critical tasks such as designing protein sequences and structures from textual descriptions. Preliminary findings indicate that HelixProtX consistently achieves superior accuracy across a range of protein-related tasks, outperforming existing state-of-the-art models. By integrating multimodal large models into protein research, HelixProtX opens new avenues for understanding protein biology, thereby promising to accelerate scientific discovery.
- Abstract（参考訳）: タンパク質は生物学的システムの基本的な構成要素であり、配列、構造、テキストの記述を含む様々なモダリティを通して表現することができる。
タンパク質研究のための深層学習と科学的大規模言語モデル(LLMs)の進歩にもかかわらず、現在の方法論は主に限定的なタスクに焦点を当てている。
これらのアプローチはマルチモーダルタンパク質データの理解と生成を制限する。
対照的に、大規模なマルチモーダルモデルでは、テキスト、画像、ビデオなどの任意のコンテンツを生成する可能性を示しており、それによってさまざまなドメインにわたるユーザーインタラクションが強化されている。
これらのマルチモーダルモデル技術をタンパク質研究に統合することは、タンパク質の研究方法を変える可能性を秘めている。
この目的のために我々は,タンパク質研究の包括的ソリューションを提供することを目的として,大規模マルチモーダルモデルに基づくシステムであるHelixProtXを紹介した。
既存の方法とは異なり、任意の入力タンパク質モダリティを任意の所望のタンパク質モダリティに変換することができる。
The experimental results affirm the Advanced capabilities of HelixProtX, not generated functional descriptions from amino acid sequences, also in execution of critical task such design protein sequences and structure from textual descriptions。
予備的な発見は、HelixProtXが、既存の最先端モデルよりも優れたタンパク質関連タスクを一貫して達成していることを示している。
マルチモーダルな大型モデルをタンパク質研究に統合することで、HelixProtXはタンパク質生物学を理解するための新たな道を開き、科学的な発見を加速する。
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