Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic PDB: A New Dataset and a SE(3) Model Extension by Integrating Dynamic Behaviors and Physical Properties in Protein Structures

論文の概要: Dynamic PDB: A New Dataset and a SE(3) Model Extension by Integrating Dynamic Behaviors and Physical Properties in Protein Structures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12413v2
Date: Wed, 4 Sep 2024 09:08:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 19:09:05.383336
Title: Dynamic PDB: A New Dataset and a SE(3) Model Extension by Integrating Dynamic Behaviors and Physical Properties in Protein Structures
Title（参考訳）: 動的PDB:タンパク質構造における動的挙動と物性の統合による新しいデータセットとSE(3)モデル拡張
Authors: Ce Liu, Jun Wang, Zhiqiang Cai, Yingxu Wang, Huizhen Kuang, Kaihui Cheng, Liwei Zhang, Qingkun Su, Yining Tang, Fenglei Cao, Limei Han, Siyu Zhu, Yuan Qi,
Abstract要約: 約12.6Kタンパク質を含む大規模データセットであるDynamic PDBを導入する。我々は、原子速度と力、ポテンシャルと運動エネルギー、シミュレーション環境の温度を含む、総合的な物理特性スイートを提供する。本研究は, 軌道予測の課題に対して, 提案したデータセット上での最先端手法の評価を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.819618708991598
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite significant progress in static protein structure collection and prediction, the dynamic behavior of proteins, one of their most vital characteristics, has been largely overlooked in prior research. This oversight can be attributed to the limited availability, diversity, and heterogeneity of dynamic protein datasets. To address this gap, we propose to enhance existing prestigious static 3D protein structural databases, such as the Protein Data Bank (PDB), by integrating dynamic data and additional physical properties. Specifically, we introduce a large-scale dataset, Dynamic PDB, encompassing approximately 12.6K proteins, each subjected to all-atom molecular dynamics (MD) simulations lasting 1 microsecond to capture conformational changes. Furthermore, we provide a comprehensive suite of physical properties, including atomic velocities and forces, potential and kinetic energies of proteins, and the temperature of the simulation environment, recorded at 1 picosecond intervals throughout the simulations. For benchmarking purposes, we evaluate state-of-the-art methods on the proposed dataset for the task of trajectory prediction. To demonstrate the value of integrating richer physical properties in the study of protein dynamics and related model design, we base our approach on the SE(3) diffusion model and incorporate these physical properties into the trajectory prediction process. Preliminary results indicate that this straightforward extension of the SE(3) model yields improved accuracy, as measured by MAE and RMSD, when the proposed physical properties are taken into consideration. https://fudan-generative-vision.github.io/dynamicPDB/ .
Abstract（参考訳）: 静的なタンパク質の構造の収集と予測が著しく進歩したにもかかわらず、その最も重要な特徴の一つであるタンパク質の動的挙動は、以前の研究でほとんど見落とされた。この監視は、動的タンパク質データセットの可用性、多様性、不均一性に起因している。このギャップに対処するために、動的データと追加の物理特性を統合することにより、PDB(Protein Data Bank)のような既存の高名な静的3Dタンパク質構造データベースを強化することを提案する。具体的には、約12.6Kのタンパク質を含む大規模データセットであるDynamic PDBを導入し、1マイクロ秒間の全原子分子動力学シミュレーションを行い、コンフォメーション変化を捉える。さらに、原子速度と力、タンパク質の電位および運動エネルギー、シミュレーション環境の温度など、シミュレーションを通して1ピコ秒間隔で記録された、総合的な物理特性スイートを提供する。本研究は, 軌道予測の課題に対して, 提案したデータセット上での最先端手法の評価を行う。タンパク質力学および関連モデル設計の研究において、よりリッチな物理特性を統合することの価値を実証するために、我々はSE(3)拡散モデルに基づくアプローチを行い、これらの物理特性を軌道予測プロセスに組み込む。予備的な結果から, このSE(3)モデルの直接拡張は, 提案された物理特性を考慮すると, MAE および RMSD によって測定された精度が向上することが示された。 https://fudan-generative-vision.github.io/dynamicPDB/

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