論文の概要: Conditional Enzyme Generation Using Protein Language Models with Adapters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03634v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 17:41:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 20:58:02.735906
• Title: Conditional Enzyme Generation Using Protein Language Models with Adapters
• Title（参考訳）: 適応型タンパク質言語モデルを用いた条件酵素生成
• Authors: Jason Yang, Aadyot Bhatnagar, Jeffrey A. Ruffolo, Ali Madani,
• Abstract要約: ProCALMは、タンパク質言語モデルへのアダプタを用いたタンパク質の条件生成のためのアプローチである。 ProCALMの具体的実装は、酵素機能と分類の条件付け表現を組み込むためにProGen2を微調整することを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.054090599961347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The conditional generation of proteins with desired functions and/or properties is a key goal for generative models. Existing methods based on prompting of language models can generate proteins conditioned on a target functionality, such as a desired enzyme family. However, these methods are limited to simple, tokenized conditioning and have not been shown to generalize to unseen functions. In this study, we propose ProCALM (Protein Conditionally Adapted Language Model), an approach for the conditional generation of proteins using adapters to protein language models. Our specific implementation of ProCALM involves finetuning ProGen2 to incorporate conditioning representations of enzyme function and taxonomy. ProCALM matches existing methods at conditionally generating sequences from target enzyme families. Impressively, it can also generate within the joint distribution of enzymatic function and taxonomy, and it can generalize to rare and unseen enzyme families and taxonomies. Overall, ProCALM is a flexible and computationally efficient approach, and we expect that it can be extended to a wide range of generative language models.
• Abstract（参考訳）: 所望の機能および/または性質を持つタンパク質の条件付き生成は、生成モデルの重要な目標である。 言語モデルのプロンプトに基づく既存の方法は、所望の酵素ファミリーのような標的機能で条件付けられたタンパク質を生成することができる。 しかし、これらの手法は単純でトークン化された条件付けに限定されており、目に見えない関数に一般化することが示されていない。 本研究では,タンパク質言語モデルに対するアダプタを用いた条件付きタンパク質生成手法である ProCALM (Protein Conditionally Adapted Language Model) を提案する。 ProCALMの具体的実装は、酵素機能と分類の条件付け表現を組み込むためにProGen2を微調整することを含む。 ProCALMは、標的酵素ファミリーから条件付き配列を生成する既存の方法と一致している。 印象的なことに、酵素機能と分類学の合同分布内でも生成でき、希少で目に見えない酵素ファミリーや分類学に一般化することができる。 全体として, ProCALMはフレキシブルかつ計算効率のよいアプローチであり, 幅広い生成言語モデルに拡張できることを期待する。

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