論文の概要: Bio2Token: All-atom tokenization of any biomolecular structure with Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19110v2
• Date: Tue, 10 Dec 2024 20:32:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:59:47.743695
• Title: Bio2Token: All-atom tokenization of any biomolecular structure with Mamba
• Title（参考訳）: Bio2Token:Mambaを用いた生体分子構造の全原子トークン化
• Authors: Andrew Liu, Axel Elaldi, Nathan Russell, Olivia Viessmann,
• Abstract要約: 完全タンパク質,RNAおよび小分子構造の原子レベルのトークン化を学習する量子化オートエンコーダを開発した。 単純なマンバ状態空間モデルアーキテクチャはSE(3)不変のIPAアーキテクチャと比較して効率的であることを示す。 バイオ2トケンの学習された構造トークンは、将来全ての原子生成モデルの入力として機能する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.039173168183899
• License:
• Abstract: Efficient encoding and representation of large 3D molecular structures with high fidelity is critical for biomolecular design applications. Despite this, many representation learning approaches restrict themselves to modeling smaller systems or use coarse-grained approximations of the systems, for example modeling proteins at the resolution of amino acid residues rather than at the level of individual atoms. To address this, we develop quantized auto-encoders that learn atom-level tokenizations of complete proteins, RNA and small molecule structures with reconstruction accuracies well below 1 Angstrom. We demonstrate that a simple Mamba state space model architecture is efficient compared to an SE(3)-invariant IPA architecture, reaches competitive accuracies and can scale to systems with almost 100,000 atoms. The learned structure tokens of bio2token may serve as the input for all-atom generative models in the future.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度3次元分子構造の効率的な符号化と表現は生体分子設計への応用において重要である。 これにもかかわらず、多くの表現学習アプローチは、より小さなシステムや、個々の原子のレベルでではなくアミノ酸残基の分解でタンパク質をモデル化するなど、システムの粗粒度近似を使用することに制限されている。 そこで我々は, 完全タンパク質, RNA, 小分子構造の原子レベルのトークン化を1アングストロームよりはるかに低い精度で学習する量子化オートエンコーダを開発した。 単純なマンバ状態空間モデルアーキテクチャはSE(3)不変のIPAアーキテクチャと比較して効率的であり、競合的精度に到達し、約10万の原子を持つシステムにスケール可能であることを実証する。 バイオ2トケンの学習された構造トークンは、将来全ての原子生成モデルの入力として機能する可能性がある。

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