通过基础模型衍生的潜空间概率优化改进功能性蛋白质生成
Changge Guan1,2,3,4, Fangping Wan1,2,3,4, Marcelo D T Torres1,2,3,4
1Machine Biology Group, Departments of Psychiatry and Microbiology, Institute for Biomedical Informatics, Institute for Translational Medicine and Therapeutics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, United States of America.
这项研究引入了一种使用深度学习生成功能蛋白序列的新方法. 通过优化序列和潜空间的模型,它可以改善抗菌和酸脱酶等蛋白质的生成.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 蛋白质工程是一种蛋白质工程.
- 生命科学中的人工智能
背景情况:
- 深度生成模型用于*de novo*蛋白质生成.
- 基于序列的方法是首选的,因为数据可用性和更低的复杂性.
- 目前的模型专注于精确的氨基酸序列匹配,这可能过于限制性.
研究的目的:
- 开发改进的功能性蛋白质序列生成模型.
- 探索超越氨基酸序列空间的优化生成模型.
- 利用预训练的蛋白质语言模型 (PLM) 作为功能验证器.
主要方法:
- 为训练生成模型提出了一种多概率优化策略.
- 同时优化了氨基酸和潜伏空间中的训练数据概率.
- 使用预训练的蛋白质语言模型 (PLM),如ESM2用于隐性空间编码.
- 应用该方法来训练类似GPT的自回归变压器用于抗微生物 (AMP) 和酸脱酶 (MDH) 生成.
主要成果:
- 拟议的方法优于现有的深度生成模型.
- 与标准GPT模型和其他生成方法 (GAN,VAE) 相比,已证明性能优越.
- 验证了功能性蛋白质生成多概率优化策略的有效性.
结论:
- 多概率优化策略增强了功能性蛋白质序列生成.
- 整合潜空间验证可以提高生成模型的性能.
- 这种方法提供了一种更有效的方式来设计新的功能性蛋白质.
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