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    ICML 2024 | 通过力引导的SE(3)扩散模型生成蛋白质构象

    今天为大家介绍的是来自字节跳动Quanquan Gu团队的一篇论文。蛋白质的构象景观对于理解其在复杂生物过程中的功能至关重要。传统的基于物理的计算方法,如分子动力学(MD)模拟,存在罕见事件采样和长时间平衡问题,限制了它们在一般蛋白质系统中的应用。最近,深度生成建模技术,特别是扩散模型,已被用于生成新颖的蛋白质构象。然而,现有的基于评分的扩散方法无法正确结合重要的物理先验知识来指导生成过程,导致采样的蛋白质构象与平衡分布存在较大偏差。为了解决这些问题,本文提出了一种用于蛋白质构象生成的力引导SE(3)扩散模型——CONFDIFF。通过将力引导网络与基于数据的评分模型混合,CONFDIFF可以生成具有丰富多样性且保持高保真的蛋白质构象。在包括12种快速折叠蛋白质和牛胰岛素抑制剂(BPTI)在内的多种蛋白质构象预测任务上的实验表明,作者的方法优于当前最先进的方法。

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