論文の概要: NeuralPLexer3: Physio-Realistic Biomolecular Complex Structure Prediction with Flow Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10743v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 08:28:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:54:13.562526
• Title: NeuralPLexer3: Physio-Realistic Biomolecular Complex Structure Prediction with Flow Models
• Title（参考訳）: NeuralPLexer3:フローモデルによる生体分子構造予測
• Authors: Zhuoran Qiao, Feizhi Ding, Thomas Dresselhaus, Mia A. Rosenfeld, Xiaotian Han, Owen Howell, Aniketh Iyengar, Stephen Opalenski, Anders S. Christensen, Sai Krishna Sirumalla, Frederick R. Manby, Thomas F. Miller III, Matthew Welborn,
• Abstract要約: 本稿では, 生体分子間相互作用における最先端の予測精度を実現するフローベース生成モデルであるNeuralPLexer3を提案する。 新たに開発されたベンチマーク戦略により、NeuralPLexer3は、構造ベースの医薬品設計に不可欠な重要な領域に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.75152379258166
• License:
• Abstract: Structure determination is essential to a mechanistic understanding of diseases and the development of novel therapeutics. Machine-learning-based structure prediction methods have made significant advancements by computationally predicting protein and bioassembly structures from sequences and molecular topology alone. Despite substantial progress in the field, challenges remain to deliver structure prediction models to real-world drug discovery. Here, we present NeuralPLexer3 -- a physics-inspired flow-based generative model that achieves state-of-the-art prediction accuracy on key biomolecular interaction types and improves training and sampling efficiency compared to its predecessors and alternative methodologies. Examined through newly developed benchmarking strategies, NeuralPLexer3 excels in vital areas that are crucial to structure-based drug design, such as physical validity and ligand-induced conformational changes.
• Abstract（参考訳）: 構造決定は、疾患の機械的理解と新しい治療法の開発に不可欠である。 機械学習に基づく構造予測手法は、配列や分子トポロジーのみからタンパク質や生物集合構造を計算的に予測することで、大きな進歩を遂げた。 この分野ではかなり進歩しているにもかかわらず、現実世界の薬物発見に構造予測モデルを提供することは依然として課題である。 本稿では,物理に着想を得たフローベース生成モデルであるNeuralPLexer3を提案する。 新たに開発されたベンチマーク戦略により、NeuralPLexer3は、物理的妥当性やリガンドによるコンフォメーション変化など、構造に基づく薬物設計に不可欠な領域を抜粋する。

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