escalante-bio/mosaic

해결하는 문제

Mosaic는 다목적 단백질 설계를 위한 통합 프레임워크를 제공합니다. 구조 예측, 안정성, 용해도 모델과 같은 다양한 단백질 특성 예측 모델을 복잡한 종속성이나 복잡한 bash 스크립트 없이 하나의 미분 가능한 최적화 파이프라인으로 통합하는 어려움을 해결합니다.

작동 방식

JAX를 기반으로 하여 고성능의 Just-in-Time (JIT) 컴파일을 구현한 Mosaic는 다양한 단백질 모델에 대한 공통 인터페이스를 제공합니다. 연속적이고 완화된 시퀀스 공간에서 기울기 기반 최적화를 수행하며, 사용자는 다양한 모델에서 학습된 포텐셜을 조합한 복합 손실 함수를 정의하고, simplex_APGM와 같은 다양한 기울기 기반 최적화 알고리즘을 사용하여 최적화할 수 있습니다.

대상 사용자

특정 응용 프로그램(예: 고친화 단백질 결합체 설계)을 위한 사용자 정의 목적 함수와 최적화 알고리즘을 구현해야 하는 단백질 공학 및 계산 생물학 분야의 연구자 및 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 광범위한 모델 통합: Boltz-1/2, AlphaFold2, OpenFold3, Protenix, ESMFold2, ProteinMPNN, ESM-2/C 등 다양한 모델을 포함하는 '지식창고' 형태로 통합되어 있습니다.
• 모듈식 손실 함수: 구조 예측 손실, 역접힘 가능성, 안정성 예측기 등을 쉽게 조합하여 단일 목적 함수로 만들 수 있습니다.
• 연속적 완화: 단백질 시퀀스의 효율적인 기울기 기반 최적화를 가능하게 합니다.
• 유연한 최적화 알고리즘: 내장된 최적화 알고리즘 세트를 제공하며, 사용자 정의 최적화 알고리즘을 쉽게 구현하고 교체할 수 있습니다.