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해결하는 문제

BioEmu는 아미노산 서열만을 입력으로 받아 단백질 모노머의 평형 구조 분포를 샘플링하도록 설계되었습니다. 단일 정적 구조가 아니라 단백질의 구조 앙상블을 물리적으로 타당한 구조로 생성하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 근사된 평형 분포에서 샘플링하는 생성형 딥러닝 모델을 사용합니다. MSA(다중 서열 정렬) 검색 및 임베딩 생성에는 ColabFold과 AlphaFold2를 통합합니다. 물리적 현실성을 보장하기 위해, 소거 과정 중에 위치 에너지 함수를 적용하는 스테어링 시스템을 사용하여 일반적인 오류인 공간적 충돌과 사슬 끊김을 피합니다. 이 스테어링은 Sequential Monte Carlo(SMC)와 Feynman–Kac Corrector(FKC) 두 가지 알고리즘을 통해 구현됩니다.

대상 사용자

구조 생물학, 생화학, 계산 단백질 과학 분야의 연구자로, 서열에서 단백질 구조 앙상블을 생성해야 하는 분들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• 물리적 스테어링: 위치 에너지 함수를 사용하여 확산 과정을 물리적으로 타당한 구조로 안내합니다.
• 통합 파이프라인: ColabFold과 AlphaFold2를 통합하여 MSA 및 임베딩 생성을 원활하게 수행합니다.
• 앙상블 샘플링 가능: 단일 예측이 아닌 구조의 평형 분포에 초점을 맞춥니다.
• 포스트프로세싱 도구: HPacker를 통한 사이드체인 재구성 및 분자 동역학(MD) 평형화를 위한 인터페이스를 포함합니다.