論文の概要: Guide your favorite protein sequence generative model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04823v1
• Date: Wed, 07 May 2025 21:56:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.685324
• Title: Guide your favorite protein sequence generative model
• Title（参考訳）: お気に入りのタンパク質配列生成モデルをガイドする
• Authors: Junhao Xiong, Hunter Nisonoff, Ishan Gaur, Jennifer Listgarten,
• Abstract要約: 本稿では,補助情報をプラグ・アンド・プレイ方式で条件付けるための基本的フレームワークであるProteinGuideについて述べる。 本稿では, タンパク質生成モデルであるプロテインMPNNとESM3の2つを誘導し, アミノ酸および構造トークン配列を生成する手法の適用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8999296421549166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative machine learning models have begun to transform protein engineering, yet no principled framework for conditioning on auxiliary information in a plug-and-play manner exists; one may want to iteratively incorporate experimental feedback, or make use of an existing classifier -- such as for predicting enzyme commission number -- in order to guide the sampling of the generative model to generate sequences with desired properties. Herein, we present ProteinGuide, a rigorous and general framework to achieve just that: through unifying a broad class of protein generative models that includes masked language, (order-agnostic) autoregressive, diffusion and flow-matching models, we provide an approach to statistically condition pre-trained protein generative models. We demonstrate applicability of our approach by guiding each of two commonly used protein generative models, ProteinMPNN and ESM3, to generate amino acid and structure token sequences conditioned on several user-specified properties, namely, enhanced stability and CATH-labeled fold generation.
• Abstract（参考訳）: 生成機械学習モデルは、タンパク質工学を変革し始めているが、プラグアンドプレイ方式で補助情報を条件付けするための原則化されたフレームワークは存在しない。 マスク付き言語、(順序に依存しない)自己回帰モデル、拡散モデル、フローマッチングモデルを含む、幅広い種類のタンパク質生成モデルを統合することにより、統計的に訓練済みのタンパク質生成モデルを構築するためのアプローチを提供する。 本稿では, タンパク質生成モデルであるProteinMPNNとESM3のそれぞれを用いて, アミノ酸および構造トークン配列を生成し, 安定性の向上とCATH標識折りたたみ生成を図った。

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