Fugu-MT 論文翻訳(概要): ProtPainter: Draw or Drag Protein via Topology-guided Diffusion

論文の概要: ProtPainter: Draw or Drag Protein via Topology-guided Diffusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14274v1
Date: Sat, 19 Apr 2025 11:59:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-30 03:39:22.254163
Title: ProtPainter: Draw or Drag Protein via Topology-guided Diffusion
Title（参考訳）: ProtPainter: トポロジー誘導拡散による引きずりタンパク質
Authors: Zhengxi Lu, Shizhuo Cheng, Yuru Jiang, Yan Zhang, Min Zhang,
Abstract要約: ProtPainterは3次元曲線に条件付きタンパク質のバックボーンを生成するための拡散型アプローチである。 ProtPainterは、曲線ベースのスケッチとスケッチ誘導バックボーン生成という、2段階のプロセスに従っている。実験では、ProtPainterがトポロジに適合し、設計可能なバックボーンを生成する能力を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.337483780743623
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent advances in protein backbone generation have achieved promising results under structural, functional, or physical constraints. However, existing methods lack the flexibility for precise topology control, limiting navigation of the backbone space. We present ProtPainter, a diffusion-based approach for generating protein backbones conditioned on 3D curves. ProtPainter follows a two-stage process: curve-based sketching and sketch-guided backbone generation. For the first stage, we propose CurveEncoder, which predicts secondary structure annotations from a curve to parametrize sketch generation. For the second stage, the sketch guides the generative process in Denoising Diffusion Probabilistic Modeling (DDPM) to generate backbones. During this process, we further introduce a fusion scheduling scheme, Helix-Gating, to control the scaling factors. To evaluate, we propose the first benchmark for topology-conditioned protein generation, introducing Protein Restoration Task and a new metric, self-consistency Topology Fitness (scTF). Experiments demonstrate ProtPainter's ability to generate topology-fit (scTF > 0.8) and designable (scTM > 0.5) backbones, with drawing and dragging tasks showcasing its flexibility and versatility.
Abstract（参考訳）: タンパク質のバックボーン生成の最近の進歩は、構造的、機能的、物理的制約の下で有望な結果を得た。しかし、既存の手法には正確なトポロジ制御の柔軟性がなく、バックボーン空間のナビゲーションが制限されている。 ProtPainterは3次元曲線に条件付きタンパク質のバックボーンを生成するための拡散型アプローチである。 ProtPainterは、曲線ベースのスケッチとスケッチ誘導バックボーン生成という、2段階のプロセスに従っている。最初の段階では、曲線から二次構造アノテーションを予測し、スケッチ生成をパラメトリズするCurveEncoderを提案する。第2段階では、このスケッチはDiffusion Probabilistic Modeling (DDPM)の生成過程をガイドし、バックボーンを生成する。この過程で我々はさらに,スケーリング要因を制御するために,融合スケジューリングスキームHelix-Gatingを導入する。そこで我々は,タンパク質修復タスクを導入し,新しい指標である自己整合性トポロジフィトネス(scTF)を導入した,トポロジ条件付きタンパク質生成のための最初のベンチマークを提案する。実験では、ProtPainterのトポロジ適合性(scTF > 0.8)と設計可能な(scTM > 0.5)バックボーンを生成する能力が実証されている。

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