論文の概要: Adaptive Protein Design Protocols and Middleware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06396v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 19:23:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.165872
• Title: Adaptive Protein Design Protocols and Middleware
• Title（参考訳）: 適応型タンパク質設計プロトコルとミドルウェア
• Authors: Aymen Alsaadi, Jonathan Ash, Mikhail Titov, Matteo Turilli, Andre Merzky, Shantenu Jha, Sagar Khare,
• Abstract要約: IMPRESS(Integrated Machine-learning for Protein Structures at Scale)は、AIと高性能コンピューティングタスクを結合する手法と高度なコンピューティングシステムを提供する。 本稿では、IMPRESSを導入し、適応型タンパク質設計プロトコルの開発と実装とその支援コンピューティング基盤について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3329372616419353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computational protein design is experiencing a transformation driven by AI/ML. However, the range of potential protein sequences and structures is astronomically vast, even for moderately sized proteins. Hence, achieving convergence between generated and predicted structures demands substantial computational resources for sampling. The Integrated Machine-learning for Protein Structures at Scale (IMPRESS) offers methods and advanced computing systems for coupling AI to high-performance computing tasks, enabling the ability to evaluate the effectiveness of protein designs as they are developed, as well as the models and simulations used to generate data and train models. This paper introduces IMPRESS and demonstrates the development and implementation of an adaptive protein design protocol and its supporting computing infrastructure. This leads to increased consistency in the quality of protein design and enhanced throughput of protein design due to dynamic resource allocation and asynchronous workload execution.
• Abstract（参考訳）: 計算タンパク質の設計は、AI/MLによって駆動される変換を経験している。 しかしながら、潜在的なタンパク質配列や構造の範囲は、適度な大きさのタンパク質であっても、天文学的に広大な。 したがって、生成された構造と予測された構造の間の収束を達成するには、サンプリングのためのかなりの計算資源が必要である。 IMPRESS(Integrated Machine-learning for Protein Structures at Scale)は、AIと高性能コンピューティングタスクを結合する手法と高度なコンピューティングシステムを提供し、開発中のタンパク質設計の有効性を評価する能力と、データを生成してモデルを訓練するために使用されるモデルとシミュレーションを提供する。 本稿では、IMPRESSを導入し、適応型タンパク質設計プロトコルの開発と実装とその支援コンピューティング基盤について述べる。 これにより、動的リソース割り当てと非同期なワークロード実行により、タンパク質設計の品質が向上し、タンパク質設計のスループットが向上する。

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