論文の概要: On Diffusion Posterior Sampling via Sequential Monte Carlo for Zero-Shot Scaffolding of Protein Motifs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05788v1
• Date: Sun, 08 Dec 2024 02:38:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:56:51.722082
• Title: On Diffusion Posterior Sampling via Sequential Monte Carlo for Zero-Shot Scaffolding of Protein Motifs
• Title（参考訳）: タンパク質モチーフのゼロショットスキャフォールディングのための連続モンテカルロによる拡散後サンプリングについて
• Authors: James Matthew Young, O. Deniz Akyildiz,
• Abstract要約: そこで本研究では,足場作業の記述と解決のためのガイダンスを新たに導入する。 シングルモチーフとマルチモチーフの問題の解決に成功しました。 この研究は、モチーフ足場作業におけるゼロショット後部サンプリング器の改良能力と領域を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: With the advent of diffusion models, new proteins can be generated at an unprecedented rate. The \textit{motif scaffolding problem} requires steering this generative process to yield proteins with a desirable functional substructure -- a motif. While models have been trained to take the motif as conditional input, recent techniques in diffusion posterior sampling can be leveraged as zero-shot alternatives whose approximations can be corrected with sequential Monte Carlo (SMC) algorithms. In this work, we introduce a new set of guidance potentials to describe and solve scaffolding tasks by adapting SMC-aided diffusion posterior samplers with an unconditional model, Genie, acting as a prior. Against established benchmarks, we successfully scaffold several single-motif and multi-motif problems. The latter is possible by pairing reconstruction guidance with $\mathrm{SE}(3)$-invariant potentials. In the single-motif case, we find these potentials perform comparably to the conventional masking approach and that reconstruction guidance outperforms replacement methods when aided with SMC. We additionally consider a guidance potential for point symmetry constraints and produce designable internally symmetric monomers with our setup. Overall, this work highlights the capabilities and areas for improvement of zero-shot posterior samplers in motif scaffolding tasks. Code is available at: https://github.com/matsagad/mres-project
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルが出現すると、前例のない速度で新しいタンパク質が生成される。 textit{motif scaffolding problem} では、この生成プロセスをステアリングして、望ましい機能的サブ構造 -- モチーフ -- を持つタンパク質を生成する必要がある。 モデルではモチーフを条件入力として扱うように訓練されているが、近年の拡散後サンプリングの手法は、モンテカルロ(SMC)アルゴリズムで近似を補正できるゼロショットの代替として活用できる。 本研究では,SMC支援拡散後サンプリング器を非条件モデルであるGenieに適応させることにより,スキャフォールディングタスクを記述・解決するための新しいガイダンスのセットを紹介する。 確立されたベンチマークに対して、我々はいくつかの単一モチーフとマルチモチーフの問題をスキャフォールディングすることに成功しました。 後者は、$\mathrm{SE}(3)$-不変ポテンシャルと再構成ガイダンスをペアにすることで可能である。 単一モチーフの場合、これらのポテンシャルは従来のマスキング手法と同等に機能し、再建指導はSMCを補助する際の代替方法よりも優れていた。 さらに、点対称性の制約に対するガイダンスポテンシャルを考察し、設計可能な内部対称モノマーをセットアップで生成する。 全体として、この研究はモチーフスキャフォールディングタスクにおけるゼロショット後部サンプリングの能力と領域を強調している。 コードは、https://github.com/matsagad/mres-projectで入手できる。

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