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/2412.05788v2
• Date: Fri, 03 Oct 2025 12:25:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:51.890157
• 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シーケンシャル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: 我々は,SMC支援拡散後サンプリング器を非条件モデルであるGenieに事前適応させることにより,足場記述のための新しいガイダンスのセットを導入し,それらを解決した。 単一モチーフ問題では,従来のマスキング法に比べて,提案したポテンシャルは相容れないが,相容れない。 また,SE(3)不変ポテンシャルのペア化による2つのマルチモチーフ問題の解も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent of diffusion models, new proteins can be generated at an unprecedented rate. The motif scaffolding problem requires steering this generative process to yield proteins with a desirable functional substructure called 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 for describing scaffolding tasks and solve them by adapting SMC-aided diffusion posterior samplers with an unconditional model, Genie, as a prior. In single motif problems, we find that (i) the proposed potentials perform comparably, if not better, than the conventional masking approach, (ii) samplers based on reconstruction guidance outperform their replacement method counterparts, and (iii) measurement tilted proposals and twisted targets improve performance substantially. Furthermore, as a demonstration, we provide solutions to two multi-motif problems by pairing reconstruction guidance with an SE(3)-invariant potential. We also produce designable internally symmetric monomers with a guidance potential for point symmetry constraints. Our 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。 モチーフの足場問題は、この生成プロセスをステアリングして、モチーフと呼ばれる望ましい機能的サブ構造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。 そこで本研究では,SMC支援拡散後方サンプリング器を非条件モデルであるGenieに事前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するための新しいガイダンスのセットを導入し,それらを解く。 一つのモチーフの問題では (i)従来のマスキング手法よりは劣るが,提案したポテンシャルは相容れない。 二 再建指導に基づく検体は、その代替方法に優れ、 三 傾いた提案及びツイスト目標の測定により、性能が著しく向上する。 さらに,実演として,SE(3)不変ポテンシャルのペア化による2つのマルチモチーフ問題に対する解を提供する。 また、点対称性制約に対する誘導ポテンシャルを持つ設計可能な内部対称モノマーも生成する。 私たちのコードは、https://github.com/matsagad/mres-project.comで利用可能です。

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