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Inference code for scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning

何を解決するか

BioEmu は、アミノ酸配列のみを入力として、タンパク質モノマーの平衡構造分布をサンプリングするように設計されています。タンパク質の構造アンサンブル(単一の静的構造ではなく)を物理的に妥当なコンフォメーションで生成するという課題に対処しています。

動作方法

このプロジェクトは、近似された平衡分布からサンプリングする生成型ディープラーニングモデルを使用しています。MSA(複数配列アラインメント)の取得と埋め込み生成には ColabFold と AlphaFold2 を統合しています。物理的な現実性を確保するために、デノイジングプロセス中にポテンシャルエネルギー関数を適用するステアリングシステムを採用しており、空間的衝突や鎖の切断といった一般的なアーティファクトを回避します。このステアリングは、Sequential Monte Carlo(SMC)と Feynman–Kac Corrector(FKC)の2つのアルゴリズムによって実装されています。

対象ユーザー

構造生物学、生化学、計算タンパク質科学の研究者で、配列からタンパク質構造アンサンブルを生成したい方を対象としています。

特徴

  • 物理的ステアリング: ポテンシャルエネルギー関数を用いて、物理的に妥当な構造へと拡散プロセスを導く。
  • 統合パイプライン: ColabFold と AlphaFold2 をバンドルし、MSA と埋め込み生成をスムーズに実行可能。
  • アンサンブルサンプリングを可能に: 単一の予測ではなく、構造の平衡分布に焦点を当てる。
  • ポストプロセッシングツール: HPacker を通じたサイドチェーン再構築および分子動力学(MD)平衡化のインターフェースを含む。

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