論文の概要: FlowDock: Geometric Flow Matching for Generative Protein-Ligand Docking and Affinity Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10966v2
• Date: Wed, 15 Jan 2025 21:20:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:07:57.151544
• Title: FlowDock: Geometric Flow Matching for Generative Protein-Ligand Docking and Affinity Prediction
• Title（参考訳）: FlowDock: 生成タンパク質-リガンドドッキングのための幾何学的フローマッチングと親和性予測
• Authors: Alex Morehead, Jianlin Cheng,
• Abstract要約: FlowDockは、非有界(アポ)構造をそれらの有界(ホロ)構造にマッピングすることを学ぶ最初の深部幾何学的生成モデルである。 FlowDockは、予測された構造的信頼度スコアと、生成したタンパク質-リガンド複合体構造とのアフィニティ値を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8366697175402225
• License:
• Abstract: Powerful generative AI models of protein-ligand structure have recently been proposed, but few of these methods support both flexible protein-ligand docking and affinity estimation. Of those that do, none can directly model multiple binding ligands concurrently or have been rigorously benchmarked on pharmacologically relevant drug targets, hindering their widespread adoption in drug discovery efforts. In this work, we propose FlowDock, the first deep geometric generative model based on conditional flow matching that learns to directly map unbound (apo) structures to their bound (holo) counterparts for an arbitrary number of binding ligands. Furthermore, FlowDock provides predicted structural confidence scores and binding affinity values with each of its generated protein-ligand complex structures, enabling fast virtual screening of new (multi-ligand) drug targets. For the well-known PoseBusters Benchmark dataset, FlowDock outperforms single-sequence AlphaFold 3 with a 51% blind docking success rate using unbound (apo) protein input structures and without any information derived from multiple sequence alignments, and for the challenging new DockGen-E dataset, FlowDock outperforms single-sequence AlphaFold 3 and matches single-sequence Chai-1 for binding pocket generalization. Additionally, in the ligand category of the 16th community-wide Critical Assessment of Techniques for Structure Prediction (CASP16), FlowDock ranked among the top-5 methods for pharmacological binding affinity estimation across 140 protein-ligand complexes, demonstrating the efficacy of its learned representations in virtual screening. Source code, data, and pre-trained models are available at https://github.com/BioinfoMachineLearning/FlowDock.
• Abstract（参考訳）: 近年、タンパク質-リガンド構造の強力な生成AIモデルが提案されているが、柔軟性のあるタンパク質-リガンドドッキングと親和性推定の両方をサポートする手法はほとんどない。 それらのうち、複数の結合リガンドを同時にモデル化したり、薬理学的に関係のある薬物標的に厳格にベンチマークされたりすることはできず、薬物発見の取り組みにおいて広く採用されるのを妨げている。 本研究では,任意の数の結合リガンドに対して,非有界(アポ)構造を直接その有界(ホロ)構造にマッピングすることを学ぶ条件付きフローマッチングに基づく,最初の深部幾何学的生成モデルであるFlowDockを提案する。 さらに、FlowDockは予測された構造的信頼度スコアと、生成したタンパク質-リガンド複合体構造との親和性値を提供し、新しい(複数リガンド)薬物標的の高速な仮想スクリーニングを可能にする。 有名なPoseBusters Benchmarkデータセットでは、FlowDockは、アンバウンド(アポ)タンパク質入力構造を使用して、51%のブラインドドッキング成功率でシングルシーケンスAlphaFold 3を上回り、複数のシーケンスアライメントから得られる情報がない。 さらに、第16回地域社会全体における構造予測技術評価(CASP16)のリガンドカテゴリにおいて、フロードックは、140個のタンパク質-リガンド複合体の薬理学的結合親和性評価法のトップ5にランクされ、仮想スクリーニングにおけるその学習された表現の有効性を実証した。 ソースコード、データ、事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/BioinfoMachineLearning/FlowDock.comで入手できる。

関連論文リスト

• Deep Learning for Protein-Ligand Docking: Are We There Yet? [5.721438704473567]
  広範に適用可能なタンパク質リガンドドッキングのための、最初の包括的なベンチマークであるPoseBenchを紹介する。 PoseBenchは、Apo-to-holoタンパク質-リガンドドッキングとタンパク質-リガンド構造予測のためのDLメソッドを厳格かつ体系的に評価することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T02:27:39Z)
• Re-Dock: Towards Flexible and Realistic Molecular Docking with Diffusion Bridge [69.80471117520719]
  Re-Dockは、幾何学多様体に拡張された新しい拡散橋生成モデルである。 我々はNewton-Euler方程式にインスパイアされたエネルギー-幾何学マッピングを提案し、結合エネルギーとコンフォーメーションを共モデリングする。 アポドックやクロスドックといった設計済みのベンチマークデータセットの実験は、現在の手法よりもモデルの有効性と効率性が優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T05:04:50Z)
• AlphaFold Meets Flow Matching for Generating Protein Ensembles [11.1639408863378]
  本研究では,タンパク質のコンフォメーション・ランドスケープを学習・サンプリングするためのフローベース生成モデリング手法を開発した。 提案手法はAlphaFoldとMSAサブサンプリングと比較して精度と多様性の組合せが優れている。 本手法は,MD軌道の再現よりも高速な壁面収束により,静的なPDB構造を多様化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T13:44:47Z)
• Multi-scale Iterative Refinement towards Robust and Versatile Molecular Docking [17.28573902701018]
  分子ドッキング(英: molecular docking)は、小分子のタンパク質標的への結合コンホメーションを予測するために使われる重要な計算ツールである。 我々は、効率的な分子ドッキング用に設計された堅牢で汎用的なフレームワークであるDeltaDockを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T14:09:20Z)
• Pre-Training on Large-Scale Generated Docking Conformations with HelixDock to Unlock the Potential of Protein-ligand Structure Prediction Models [42.16524616409125]
  本研究では,大規模ドッキングコンフォーメーションの事前学習により,優れた性能を有するタンパク質リガンド構造予測モデルが得られることを示す。 提案モデルであるHelixDockは,物理ベースのドッキングツールによってカプセル化された物理知識を,事前学習期間中に取得することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T05:54:26Z)
• FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding [127.7790493202716]
  $mathbfFABind$はポケット予測とドッキングを組み合わせたエンドツーエンドモデルで、正確で高速なタンパク質-リガンド結合を実現する。 提案モデルでは,既存手法と比較して有効性と効率性に強い利点が示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T16:39:47Z)
• DiffDock-PP: Rigid Protein-Protein Docking with Diffusion Models [47.73386438748902]
  DiffDock-PPは拡散生成モデルであり、非有界タンパク質構造をそれらの有界配座に翻訳し回転させる。 中央値C-RMSDが4.85でDIPSの最先端性能を達成し,すべてのベースラインを上回りました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T02:10:44Z)
• State-specific protein-ligand complex structure prediction with a multi-scale deep generative model [68.28309982199902]
  タンパク質-リガンド複合体構造を直接予測できる計算手法であるNeuralPLexerを提案する。 我々の研究は、データ駆動型アプローチがタンパク質と小分子の構造的協調性を捉え、酵素や薬物分子などの設計を加速させる可能性を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T01:46:38Z)
• HelixFold-Single: MSA-free Protein Structure Prediction by Using Protein Language Model as an Alternative [61.984700682903096]
  HelixFold-Singleは、大規模なタンパク質言語モデルとAlphaFold2の優れた幾何学的学習能力を組み合わせるために提案されている。 提案手法は,数千万の一次配列を持つ大規模タンパク質言語モデルを事前学習する。 我々は、一次系列のみから原子の3次元座標を予測するために、エンドツーエンドの微分可能なモデルを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-28T07:30:33Z)
• Pre-training Co-evolutionary Protein Representation via A Pairwise Masked Language Model [93.9943278892735]
  タンパク質配列表現学習の鍵となる問題は、配列中の残基間の共変量によって反映される共進化情報をキャプチャすることである。 Pairwise Masked Language Model (PMLM) と呼ばれる専用言語モデルによる事前学習により,この情報を直接キャプチャする新しい手法を提案する。 提案手法は, 相互関係を効果的に把握し, ベースラインと比較して, 接触予測性能を最大9%向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-29T04:01:32Z)

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。