論文の概要: Targeted AMP generation through controlled diffusion with efficient embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17247v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 04:53:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.248695
• Title: Targeted AMP generation through controlled diffusion with efficient embeddings
• Title（参考訳）: 効率的な埋め込みによる制御拡散によるターゲットAMP生成
• Authors: Diogo Soares, Leon Hetzel, Paulina Szymczak, Fabian Theis, Stephan Günnemann, Ewa Szczurek,
• Abstract要約: 深層学習に基づく抗微生物ペプチド(AMP)の発見は、実験的なヒット率の低下など、重要な課題に直面している。 我々は,効率の良い低次元埋め込みを用いた拡散型生成モデルを利用するフレームワークであるOmegAMPを紹介する。 我々は,OmegAMPがAMP発見パイプラインの全段階にわたって最先端のパフォーマンスを達成することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.37635965727843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning-based antimicrobial peptide (AMP) discovery faces critical challenges such as low experimental hit rates as well as the need for nuanced controllability and efficient modeling of peptide properties. To address these challenges, we introduce OmegAMP, a framework that leverages a diffusion-based generative model with efficient low-dimensional embeddings, precise controllability mechanisms, and novel classifiers with drastically reduced false positive rates for candidate filtering. OmegAMP enables the targeted generation of AMPs with specific physicochemical properties, activity profiles, and species-specific effectiveness. Moreover, it maximizes sample diversity while ensuring faithfulness to the underlying data distribution during generation. We demonstrate that OmegAMP achieves state-of-the-art performance across all stages of the AMP discovery pipeline, significantly advancing the potential of computational frameworks in combating antimicrobial resistance.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく抗微生物ペプチド(AMP)の発見は、実験的なヒット率の低下や、ニュアンス制御性の必要性、ペプチド特性の効率的なモデリングといった重要な課題に直面している。 これらの課題に対処するために,効率のよい低次元埋め込み,正確な制御性機構,および候補フィルタリングに対する偽陽性率を大幅に低減した新しい分類器を備えた拡散モデルを利用したフレームワークであるOmegAMPを紹介した。 OmegAMPは特定の物理化学的性質、活性プロファイル、種特異的な有効性を持つ標的となるAMPの生成を可能にする。 さらに、生成中のデータ分布に対する忠実性を確保しつつ、サンプルの多様性を最大化する。 我々は,OmegAMPがAMP発見パイプラインの全段階にわたる最先端性能を実現し,抗微生物抵抗に対する計算フレームワークの可能性を大幅に向上させることを実証した。

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