論文の概要: ProteinWeaver: A Divide-and-Assembly Approach for Protein Backbone Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16686v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 12:18:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:22:39.496187
• Title: ProteinWeaver: A Divide-and-Assembly Approach for Protein Backbone Design
• Title（参考訳）: ProteinWeaver: タンパク質のバックボーン設計のための分枝と集合的アプローチ
• Authors: Yiming Ma, Fei Ye, Yi Zhou, Zaixiang Zheng, Dongyu Xue, Quanquan Gu,
• Abstract要約: 本稿では,タンパク質のバックボーン設計のための2段階フレームワークであるProteinWeaverを紹介する。 プロテインウィーバーは、多用途ドメインアセンブリを通じて高品質で新規なタンパク質のバックボーンを生成する。 分割組立パラダイムを導入することにより、タンパク質工学を進歩させ、機能的タンパク質設計のための新たな道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.19456204667385
• License:
• Abstract: Nature creates diverse proteins through a 'divide and assembly' strategy. Inspired by this idea, we introduce ProteinWeaver, a two-stage framework for protein backbone design. Our method first generates individual protein domains and then employs an SE(3) diffusion model to flexibly assemble these domains. A key challenge lies in the assembling step, given the complex and rugged nature of the inter-domain interaction landscape. To address this challenge, we employ preference alignment to discern complex relationships between structure and interaction landscapes through comparative analysis of generated samples. Comprehensive experiments demonstrate that ProteinWeaver: (1) generates high-quality, novel protein backbones through versatile domain assembly; (2) outperforms RFdiffusion, the current state-of-the-art in backbone design, by 13\% and 39\% for long-chain proteins; (3) shows the potential for cooperative function design through illustrative case studies. To sum up, by introducing a `divide-and-assembly' paradigm, ProteinWeaver advances protein engineering and opens new avenues for functional protein design.
• Abstract（参考訳）: 自然は「分割と集合」戦略を通じて多様なタンパク質を生産する。 このアイデアに触発されて,タンパク質のバックボーン設計のための2段階のフレームワークであるProtectWeaverを紹介した。 本手法はまず個々のタンパク質ドメインを生成し,SE(3)拡散モデルを用いてこれらのドメインを柔軟に組み立てる。 ドメイン間相互作用の複雑な性質を考えると、重要な課題は組み立てステップにある。 この課題に対処するために、我々は、生成されたサンプルの比較分析により、構造と相互作用ランドスケープの間の複雑な関係を識別するために、選好アライメントを用いる。 包括的実験により,PuterWeaverは,(1)多用途ドメインアセンブリによる高品質で新規なタンパク質のバックボーンの生成,(2)バックボーン設計における現在の最先端であるRFdiffusionの長鎖タンパク質の13 %と39 %を上回り,(3)図解的ケーススタディによる協調的機能設計の可能性を示す。 まとめると、PuterWeaverはタンパク質工学を進歩させ、機能的タンパク質設計のための新しい道を開く。

関連論文リスト

• SFM-Protein: Integrative Co-evolutionary Pre-training for Advanced Protein Sequence Representation [97.99658944212675]
  タンパク質基盤モデルのための新しい事前学習戦略を導入する。 アミノ酸残基間の相互作用を強調し、短距離および長距離の共進化的特徴の抽出を強化する。 大規模タンパク質配列データセットを用いて学習し,より優れた一般化能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T15:22:03Z)
• Annotation-guided Protein Design with Multi-Level Domain Alignment [39.79713846491306]
  マルチモーダルなタンパク質設計フレームワークPAAGを提案する。 タンパク質データベースから抽出したテキストアノテーションを統合し、シーケンス空間で制御可能な生成を行う。 具体的には、PAAGは対応するドメインアノテーションに条件付けられた特定のドメインを含むタンパク質を明示的に生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T09:37:54Z)
• Joint Design of Protein Sequence and Structure based on Motifs [11.731131799546489]
  タンパク質のバックボーン構造と配列を共同で設計するGeoProを提案する。 GeoProは3次元(3D)バックボーン構造のための同変エンコーダと3次元幾何学でガイドされるタンパク質配列デコーダによって駆動される。 本手法はタンパク質データバンク(PDB)やUniProtに存在しない新規な$beta$-lactamasesおよびミオグロビンを発見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T03:07:03Z)
• A Latent Diffusion Model for Protein Structure Generation [50.74232632854264]
  本稿では,タンパク質モデリングの複雑さを低減できる潜在拡散モデルを提案する。 提案手法は, 高い設計性と効率性を有する新規なタンパク質のバックボーン構造を効果的に生成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-06T19:10:19Z)
• A Text-guided Protein Design Framework [106.79061950107922]
  本稿では,タンパク質設計のためのテキスト記述を利用するマルチモーダルフレームワークであるProteinDTを提案する。 タンパク質DTは以下の3つのステップから構成される:2つのモダリティの表現を整列するProteinCLAP、テキストモダリティからタンパク質表現を生成するファシリテーター、表現からタンパク質配列を生成するデコーダ。 本研究では,(1)テキスト誘導タンパク質生成における90%以上の精度,(2)ゼロショットテキスト誘導タンパク質編集タスクにおけるベストヒット率,(3)タンパク質特性予測ベンチマーク6項目中4項目における優れた性能の3つの課題に対するProteinDTの有効性を定量的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-09T12:59:16Z)
• Protein Sequence and Structure Co-Design with Equivariant Translation [19.816174223173494]
  既存のアプローチは自己回帰モデルまたは拡散モデルを用いてタンパク質配列と構造の両方を生成する。 本稿では,タンパク質配列と構造共設計が可能な新しいアプローチを提案する。 我々のモデルは、幾何学的制約と文脈特徴からの相互作用を推論する三角法を意識したエンコーダで構成されている。 全てのタンパク質アミノ酸は翻訳工程で1ショットずつ更新され、推論プロセスが大幅に加速される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T06:00:12Z)
• Generative De Novo Protein Design with Global Context [36.21545615114117]
  タンパク質構造予測の逆は、定義された構造に折り畳まれる新しいタンパク質配列を得ることを目的としている。 計算タンパク質の設計に関する最近の研究は、局所的な位置情報を持つ所望のバックボーン構造の設計シーケンスについて研究している。 局所モジュールとグローバルモジュールからなるGCA(Global-Context Aware Generative de novo protein design method)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-21T02:55:01Z)
• Independent SE(3)-Equivariant Models for End-to-End Rigid Protein Docking [57.2037357017652]
  我々は、剛体タンパク質ドッキング、すなわち、個々の非結合構造からタンパク質-タンパク質複合体の3次元構造を計算的に予測する。 本研究では, タンパク質の回転と翻訳を予測し, 1つのタンパク質をドッキング位置に置くために, ペアワイズ非独立なSE(3)-等変グラフマッチングネットワークを設計する。 我々のモデルはEquiDockと呼ばれ、結合ポケットを近似し、キーポイントマッチングとアライメントを用いてドッキングポーズを予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:46:37Z)
• BERTology Meets Biology: Interpreting Attention in Protein Language Models [124.8966298974842]
  注目レンズを用いたタンパク質トランスフォーマーモデルの解析方法を示す。 注意はタンパク質の折りたたみ構造を捉え、基礎となる配列では遠く離れているが、三次元構造では空間的に近接しているアミノ酸を接続する。 また、注意とタンパク質構造との相互作用を三次元的に可視化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T21:50:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。