論文の概要: Protein Design with Dynamic Protein Vocabulary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18966v1
• Date: Sun, 25 May 2025 03:50:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.78827
• Title: Protein Design with Dynamic Protein Vocabulary
• Title（参考訳）: 動的タンパク質語彙を用いたタンパク質設計
• Authors: Nuowei Liu, Jiahao Kuang, Yanting Liu, Changzhi Sun, Tao Ji, Yuanbin Wu, Man Lan,
• Abstract要約: 機能記述のためのテキストエンコーダと、タンパク質を設計するためのタンパク質言語モデルと、タンパク質断片を動的に検索するフラグメントエンコーダを統合した、新規なタンパク質設計アプローチであるProDVaを紹介する。 最先端のモデルと比較して、ProDVaはトレーニングデータの0.04%未満で同等の機能アライメントを実現し、さらによく折りたたまれたタンパク質を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.358650729894443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Protein design is a fundamental challenge in biotechnology, aiming to design novel sequences with specific functions within the vast space of possible proteins. Recent advances in deep generative models have enabled function-based protein design from textual descriptions, yet struggle with structural plausibility. Inspired by classical protein design methods that leverage natural protein structures, we explore whether incorporating fragments from natural proteins can enhance foldability in generative models. Our empirical results show that even random incorporation of fragments improves foldability. Building on this insight, we introduce ProDVa, a novel protein design approach that integrates a text encoder for functional descriptions, a protein language model for designing proteins, and a fragment encoder to dynamically retrieve protein fragments based on textual functional descriptions. Experimental results demonstrate that our approach effectively designs protein sequences that are both functionally aligned and structurally plausible. Compared to state-of-the-art models, ProDVa achieves comparable function alignment using less than 0.04% of the training data, while designing significantly more well-folded proteins, with the proportion of proteins having pLDDT above 70 increasing by 7.38% and those with PAE below 10 increasing by 9.6%.
• Abstract（参考訳）: タンパク質設計はバイオテクノロジーの基本的な課題であり、考えられるタンパク質の広大な空間内で特定の機能を持つ新規な配列を設計することを目的としている。 深層生成モデルの最近の進歩は、関数ベースのタンパク質設計をテキスト記述から可能としてきたが、構造的妥当性に苦慮している。 天然タンパク質の構造を利用する古典的なタンパク質設計法に着想を得て、天然タンパク質の断片を組み込むことで、生成モデルにおける折りたたみ性を高めることができるかどうかを探る。 実験結果から, フラグメントのランダムな組み込みにおいても, 折り畳み性が向上することが示唆された。 この知見に基づいて,機能記述のためのテキストエンコーダと,タンパク質を設計するためのタンパク質言語モデルと,テキスト機能記述に基づくタンパク質断片を動的に検索するフラグメントエンコーダを組み合わせた新規なタンパク質設計手法であるProDVaを紹介する。 実験結果から,本手法は機能的整合性と構造的整合性の両方を有するタンパク質配列を効果的に設計できることが示唆された。 最先端のモデルと比較すると、ProDVaはトレーニングデータの0.04%未満で同等の機能のアライメントを達成し、pLDDT70以上のタンパク質の割合は7.38%、PAE10未満のタンパク質は9.6%増加している。

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