論文の概要: EquiJump: Protein Dynamics Simulation via SO(3)-Equivariant Stochastic Interpolants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09667v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 23:22:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 08:46:35.340305
• Title: EquiJump: Protein Dynamics Simulation via SO(3)-Equivariant Stochastic Interpolants
• Title（参考訳）: EquiJump: SO(3)-等変確率補間体によるタンパク質動力学シミュレーション
• Authors: Allan dos Santos Costa, Ilan Mitnikov, Franco Pellegrini, Ameya Daigavane, Mario Geiger, Zhonglin Cao, Karsten Kreis, Tess Smidt, Emine Kucukbenli, Joseph Jacobson,
• Abstract要約: EquiJumpは移動可能なSO(3)-同変モデルで、全原子タンパク質の動力学シミュレーションの時間ステップを直接ブリッジする。 提案手法は様々なサンプリング手法を達成し,高速な折りたたみタンパク質の軌道データに基づく既存のモデルと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.493198442811865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mapping the conformational dynamics of proteins is crucial for elucidating their functional mechanisms. While Molecular Dynamics (MD) simulation enables detailed time evolution of protein motion, its computational toll hinders its use in practice. To address this challenge, multiple deep learning models for reproducing and accelerating MD have been proposed drawing on transport-based generative methods. However, existing work focuses on generation through transport of samples from prior distributions, that can often be distant from the data manifold. The recently proposed framework of stochastic interpolants, instead, enables transport between arbitrary distribution endpoints. Building upon this work, we introduce EquiJump, a transferable SO(3)-equivariant model that bridges all-atom protein dynamics simulation time steps directly. Our approach unifies diverse sampling methods and is benchmarked against existing models on trajectory data of fast folding proteins. EquiJump achieves state-of-the-art results on dynamics simulation with a transferable model on all of the fast folding proteins.
• Abstract（参考訳）: タンパク質のコンフォメーションダイナミクスのマッピングは、その機能機構の解明に不可欠である。 分子動力学(MD)シミュレーションはタンパク質の動きの詳細な時間進化を可能にするが、その計算料金は実際にの使用を妨げる。 この課題に対処するため、MDの再生と高速化のための複数のディープラーニングモデルがトランスポートベース生成法に基づいて提案されている。 しかし、既存の研究は、しばしばデータ多様体から離れた、以前の分布からサンプルを輸送することによる生成に焦点を当てている。 最近提案された確率的補間器のフレームワークは、任意の分布終端間の移動を可能にする。 この研究に基づいて、全原子タンパク質シミュレーションの時間ステップを直接ブリッジする転送可能なSO(3)-同変モデルであるEquiJumpを導入する。 提案手法は多様なサンプリング手法を統一し,高速な折りたたみタンパク質の軌道データに基づく既存のモデルと比較した。 EquiJumpは、すべての高速な折りたたみタンパク質の転送可能なモデルを用いて、動的シミュレーションの最先端の結果を達成する。

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