論文の概要: Aligning Protein Conformation Ensemble Generation with Physical Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24203v1
• Date: Fri, 30 May 2025 04:33:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.769682
• Title: Aligning Protein Conformation Ensemble Generation with Physical Feedback
• Title（参考訳）: 物理フィードバックによるアライニングタンパク質コンフォーメーション生成
• Authors: Jiarui Lu, Xiaoyin Chen, Stephen Zhewen Lu, Aurélie Lozano, Vijil Chenthamarakshan, Payel Das, Jian Tang,
• Abstract要約: エネルギーベースアライメント(EBA、Energy-based Alignment)は、生成モデルと物理モデルからのフィードバックを整合させる手法である。 EBAは、高品質なタンパク質アンサンブルを生成する際に最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.730515284798397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Protein dynamics play a crucial role in protein biological functions and properties, and their traditional study typically relies on time-consuming molecular dynamics (MD) simulations conducted in silico. Recent advances in generative modeling, particularly denoising diffusion models, have enabled efficient accurate protein structure prediction and conformation sampling by learning distributions over crystallographic structures. However, effectively integrating physical supervision into these data-driven approaches remains challenging, as standard energy-based objectives often lead to intractable optimization. In this paper, we introduce Energy-based Alignment (EBA), a method that aligns generative models with feedback from physical models, efficiently calibrating them to appropriately balance conformational states based on their energy differences. Experimental results on the MD ensemble benchmark demonstrate that EBA achieves state-of-the-art performance in generating high-quality protein ensembles. By improving the physical plausibility of generated structures, our approach enhances model predictions and holds promise for applications in structural biology and drug discovery.
• Abstract（参考訳）: タンパク質の動態は、タンパク質の生物学的機能や性質において重要な役割を担い、その伝統的な研究は典型的には、シリコで実行される時間消費分子動力学(MD)シミュレーションに依存している。 生成モデルの最近の進歩、特に拡散モデルの認知化は、結晶構造上の学習分布による効率的なタンパク質構造予測とコンフォーメーションサンプリングを可能にしている。 しかし、標準的なエネルギーベースの目的がしばしば難解な最適化につながるため、これらのデータ駆動アプローチに物理的監督を効果的に統合することは依然として困難である。 本稿では,エネルギーモデルと物理モデルからのフィードバックを整合させる手法であるEBA(Energy-based Alignment)を導入する。 MDアンサンブルベンチマークによる実験結果から,ERAは高品質なタンパク質アンサンブルを生成する上で,最先端の性能を発揮することが示された。 生成した構造の物理的妥当性を向上させることにより,モデル予測が向上し,構造生物学や薬物発見への応用が期待できる。

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