Sep, 2022

通过蛋白质折叠扩散生成蛋白结构

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TL;DR本研究介绍了一种新的基于扩散的生成模型，通过模拟蛋白质的折叠过程，使用一系列连续角度来生成新的蛋白质骨架结构，通过简单的 transformer 骨干训练出高质量的蛋白质结构，并开源了对应的代码库和训练模型。
protein structure predictiondiffusion-based generative modelamino acid residuesprotein backbone structuresopen-source codebase
发现论文，激发创造
  • 蛋白质结构生成的潜扩散模型

    本研究提出了一种潜在的扩散模型，该模型可以在凝聚的潜在空间中灵活捕捉天然蛋白质结构的分布，从而通过等变蛋白自编码器生成高可设计性和高效率的新型蛋白质骨架结构。

    May, 2023

  • 逆蛋白质折叠的图形去噪扩散

    提出了一种新颖的图去噪扩散模型，使用氨基酸替代矩阵对扩散过程进行编码，并在多种基准方法中实现了最先进的序列恢复性能，为特定的蛋白质骨架结构生成多样性的蛋白序列具有极大的潜力。

    Jun, 2023

  • 使用等变去噪扩散概率模型生成蛋白质结构与序列

    本文引入了一种生成模型，旨在设计具有特定 3D 结构和化学性质的蛋白质，以实现特定的功能。通过实验数据全面学习，该模型可生成全原子骨架构象以及序列和侧链预测，实现了分子生成建模方法的显著扩大。

    May, 2022

  • 蛋白质主干在三维中的概率扩散建模：用于基序支架问题

    利用 E (3)- 等变图神经网络学习分布并通过 SMCDiff 有效地从大量的蛋白质背骨结构中对指定基序进行条件采样构造支架结构，可在保证结构多样性的情况下采样长达 80 个氨基酸残基长度的支架，同时对于固定的基序可获得多样性的构架结构。

    Jun, 2022

  • EigenFold: 基于扩散模型的生成蛋白质结构预测

    使用 EigenFold 这种扩散生成建模框架，以从给定蛋白质序列中生成结构的分布，更全面地了解模型不确定性，并评估 EigenFold 对于建模和预测折叠转换蛋白质和配体诱导构象变化的能力，该方法在最近的 CAMEO 目标中实现了中位 TMScore 为 0.84，可以更好地捕捉构象情况下的生物学功能。

    Apr, 2023

  • 通过力导 SE (3) 扩散模型生成蛋白质构象

    我们提出了一种力导向的 SE (3) 扩散模型 ConfDiff，用于蛋白质构象的生成，该模型融合了力导向网络和基于数据的评分模型，能够生成具有多样性且高保真性的蛋白质构象。实验证明，我们的方法在多种蛋白质构象预测任务中优于现有方法。

    Mar, 2024

  • 加速蛋白质结构潜在表征分子扩散模型的推断

    使用扩散生成模型结合图神经网络，利用分子结构的潜在表示进行蛋白质结构的训练和优化，提高生成结构质量并减少推理时间。

    Nov, 2023

  • 带有引导离散扩散的蛋白质设计

    本文提出了一种基于 NOS 和 LaMBO-2 的蛋白质设计方法，使用离散扩散模型、编辑限制和多目标贝叶斯优化实现了高表达率和高亲和力抗体的优化设计。

    May, 2023

  • 通过侧链扩散概率模型预测蛋白质结合的突变效果

    利用未标记的实验蛋白质结构，通过基于表示学习的方法，我们提出了 SidechainDiff，它利用了 Riemannian 扩散模型来学习侧链构象的生成过程，并且可以给出蛋白质结合界面上突变的结构背景表示。通过利用这些学习到的表示，我们在预测蛋白质结合突变效果方面取得了最新的研究成果。另外，SidechainDiff 是第一个基于扩散的侧链生成模型，与以往主要集中在生成蛋白质骨架结构的努力有所区别。

    Oct, 2023

  • 药物设计中的扩散模型

    扩散模型在 3D 分子生成方面已经成为强大的工具，特别是在药物发现领域。这篇综述着重于定制 3D 分子生成的扩散模型的技术实现，比较了各种用于分子生成任务的扩散模型的性能、评估方法和实现细节，并探讨了扩散模型在药物设计以及与计算化学相关的领域的应用。

    Jun, 2024