論文の概要: Improving AlphaFlow for Efficient Protein Ensembles Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12053v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 13:36:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 09:07:34.113802
• Title: Improving AlphaFlow for Efficient Protein Ensembles Generation
• Title（参考訳）: 効率的なタンパク質アンサンブル生成のためのAlphaFlowの改良
• Authors: Shaoning Li, Mingyu Li, Yusong Wang, Xinheng He, Nanning Zheng, Jian Zhang, Pheng-Ann Heng,
• Abstract要約: 効率的なタンパク質アンサンブル生成を実現するために,AlphaFlow-Litと呼ばれる特徴条件付き生成モデルを提案する。 AlphaFlow-LitはAlphaFlowとオンパーで動作し、予行訓練なしで蒸留されたバージョンを上回り、47倍のサンプリング加速を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.10918970280603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Investigating conformational landscapes of proteins is a crucial way to understand their biological functions and properties. AlphaFlow stands out as a sequence-conditioned generative model that introduces flexibility into structure prediction models by fine-tuning AlphaFold under the flow-matching framework. Despite the advantages of efficient sampling afforded by flow-matching, AlphaFlow still requires multiple runs of AlphaFold to finally generate one single conformation. Due to the heavy consumption of AlphaFold, its applicability is limited in sampling larger set of protein ensembles or the longer chains within a constrained timeframe. In this work, we propose a feature-conditioned generative model called AlphaFlow-Lit to realize efficient protein ensembles generation. In contrast to the full fine-tuning on the entire structure, we focus solely on the light-weight structure module to reconstruct the conformation. AlphaFlow-Lit performs on-par with AlphaFlow and surpasses its distilled version without pretraining, all while achieving a significant sampling acceleration of around 47 times. The advancement in efficiency showcases the potential of AlphaFlow-Lit in enabling faster and more scalable generation of protein ensembles.
• Abstract（参考訳）: タンパク質のコンフォメーション・ランドスケープを調べることは、その生物学的機能や性質を理解する上で重要な方法である。 AlphaFlowは、フローマッチングフレームワークの下でAlphaFoldを微調整することで、構造予測モデルに柔軟性を導入するシーケンス条件生成モデルとして際立っている。 フローマッチングによる効率的なサンプリングの利点にもかかわらず、AlphaFlowは最終的に1つのコンフォーメーションを生成するために複数のAlphaFoldを実行する必要がある。 AlphaFoldの大量消費のため、その適用性は制限された時間枠内でより大きなタンパク質アンサンブルや長い鎖のサンプリングに限られる。 本研究では,AlphaFlow-Litと呼ばれる特徴条件付き生成モデルを提案し,効率的なタンパク質アンサンブル生成を実現する。 構造全体の完全な微調整とは対照的に、コンフォーメーションを再構築するために軽量構造モジュールのみに焦点をあてる。 AlphaFlow-LitはAlphaFlowとオンパーで動作し、予行訓練なしで蒸留されたバージョンを上回り、47倍のサンプリング加速を達成している。 効率の進歩は、より高速でスケーラブルなタンパク質アンサンブルの生成を可能にするAlphaFlow-Litの可能性を示している。

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