Feb, 2023

通过扩散蛋白质结构模拟的优化，实现高效蛋白质三维几何预训练

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TL;DR该研究提出了 3D 几何预训练的方法，通过使用专门为蛋白质设计的前置任务 RefineDiff 进行预训练，可以获得有效的蛋白质表征，适用于各种下游任务。
protein structure pretraining3d geometric pretrainingprotein-specific pretext taskrefinediffdownstream tasks
发现论文，激发创造
  • 几何结构预训练下的蛋白表征学习

    本文提出了利用 3D 蛋白结构进行预训练的蛋白质表示方法，并通过多视图对比学习和自我预测任务，实现了对蛋白质的编码。实验结果表明，该方法不仅可以比现有的基于序列的方法更有效地预测蛋白质的功能和褶叠分类，而且使用的预训练数据更少。

    Mar, 2022

  • 3D 蛋白质结构的对比表示学习

    本文介绍了一种利用无监督对比学习来学习有意义的蛋白质结构表示的框架，其利用蛋白质数据银行中的蛋白质，展示了这些表示可以用于解决多种任务，如蛋白质功能预测、蛋白质折叠分类、结构相似性预测和蛋白质配体结合亲和力预测。此外，作者还表明，使用该算法预训练的微调网络在许多任务中取得了新的最优结果。

    May, 2022

  • 利用子图在 3D 蛋白质结构上进行几何自监督预训练

    本研究通过预训练三维蛋白质结构的图神经网络，利用蛋白质的地理层次结构和亚图与全球结构的关系，提出了一种新的自我监督方法，能够显著提高三维图神经网络在不同蛋白质分类任务中的性能表现。

    Jun, 2024

  • 使用 SE（3）不变去噪距离匹配进行分子几何预训练

    提出了利用 3D 几何结构进行预训练的方法，并提供了一种 3D 坐标去噪预训练框架以建模分子的平滑势能面。实验验证了该方法的效果和稳健性。

    Jun, 2022

  • 轻量级对比蛋白质结构序列变换

    本文提出了一种用于蛋白质结构表示预训练的新型无监督方法，该方法利用现有的预训练语言模型通过无监督的对比对齐指导结构模型的学习，并提出了一种自监督的结构约束来进一步学习结构的内部信息。实验结果表明，该方法的性能在多个任务和特定数据集上均表现出卓越的优越性。

    Mar, 2023

  • 分子属性预测的自动化三维预训练

    本文提出了一个名为 3D PGT 的新颖框架，它可以在无法获得几何结构的实际应用情况下，以 2D 结构为输入预测分子属性，实验证明与各种预训练基线相比，其具有更高的准确性，效率和泛化能力。

    Jun, 2023

  • 分子性质预测的去噪预训练

    该论文描述了一种基于去噪自编码的预训练技术，通过利用大量的 3D 分子结构数据学习下游任务的有意义的表示，从而实现分子属性预测的最新技术；实验证明，使用这种预训练目标显著提高了多个基准测试的性能，在广泛使用的 QM9 数据集中取得了新的最新技术成果。

    May, 2022

  • 评估蛋白质结构宇宙中的表示学习

    ProteinWorkshop 是一套用于蛋白质结构上的几何图神经网络表征学习的全面基准套件，通过对大规模预训练和下游任务进行系统评估，旨在建立机器学习和计算生物学社区之间的共同基础，以严谨地比较和推进蛋白质结构表征学习的研究。

    Jun, 2024

  • 蛋白质折叠模拟的几何解耦表示学习

    利用生成型神经网络学习药物靶标蛋白结构的结构集合，以便于更好的理解药物机理和发展治疗方法，同时通过蛋白几何自编码器模型在蛋白质的内在和外在几何学上进行分离编码，快速生成蛋白质构象的方案。

    May, 2022

  • AtomSurf：蛋白质结构学习的表面表示

    通过将蛋白质表示为三维网格表面并将其与基于图的方法相结合，我们提出了一种综合性的框架，融合了表面表示和图像的学习方法，能够在所有测试任务中取得最先进的结果。

    Sep, 2023