May, 2024

众志成城：用 Genie 2 在结构宇宙的规模上设计和搭建蛋白质

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TL;DRGenie 2 是一种扩展了 Genie 模型来捕捉更大、更多样的蛋白质结构空间的蛋白质扩散模型。在无条件和有条件生成方面，Genie 2 在设计能力、多样性和创新等关键设计指标上均表现出了最先进的性能，同时解决了更多的基于模体脚手架的问题，并提供了更多独特且多样的解决方案，从而为基于结构的蛋白质设计设定了新的标准。
protein diffusion modelsgenie 2protein structure spacemotif scaffoldingstructure-based protein design
发现论文，激发创造
  • ProGen2：探索蛋白质语言模型的界限

    介绍了一套名为 ProGen2 的蛋白质语言模型，它具有 64 亿个参数，在来自多种数据库的超过 10 亿个蛋白质序列数据集上进行训练。ProGen2 模型表现出捕获已观察到的进化序列分布，生成新的可行序列以及在不需要额外微调的情况下预测蛋白质适应性的最佳性能。研究表明在向蛋白质序列模型提供数据分布时需要越来越多的关注点。

    Jun, 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

  • 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

  • 通过蛋白质折叠扩散生成蛋白结构

    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。

    Sep, 2022

  • 一种用于条件扩散建模的框架及其在蛋白设计中的应用

    通过统一条件训练和条件采样程序，本文基于数学上理解的 Doob 的 h 转换方法提出了一个新的视角，揭示了现有方法之间的联系，并提出了一种新的改进方法，通过在图像外延和结构基元搭建方面的实验证明了其有效性。

    Dec, 2023

  • 使用等变平移技术进行蛋白质序列和结构联合设计

    本文提出了一种基于上下文特征的三角函数编码器和旋转平移等变解码器，能够在随机初始化的基础上迭代地将蛋白质序列和结构转化为所需状态，从而设计高保真度的蛋白质的新方法。实验结果表明，该方法在多项任务上均优于现有基线算法，而且比基于抽样的方法更快且可靠。

    Oct, 2022

  • 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

  • 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

  • ProGen: 蛋白质生成的语言建模

    利用 1.2B 的参数语言模型 ProGen，将蛋白质工程视为无监督的序列生成问题，以此利用缺乏昂贵结构注释的蛋白质的日益增长的集合，从而生成出更具有进化多样性的序列，为解决合成生物学、医学和材料科学等领域的根本问题提供了可能。

    Mar, 2020

  • 基于序列扩增的 SE (3)- 流匹配用于条件蛋白质背骨生成

    利用氨基酸序列的丰富生物归纳偏差，FoldFlow-2 是一种新颖的序列条件的 SE (3)- 等变流匹配模型，用于蛋白质结构生成，并通过在一个比以前的 PDB 数据集大一个数量级的新数据集上进行规模训练，改进了无条件生成的设计能力、多样性和新颖性，同时在平衡构象抽样任务上具有泛化性能。

    May, 2024