用TriFlow进行大规模蛋白质设计的结构条件序列景观建模.
Harish Srinivasan1,2, Rongqing Yuan2,3, Qian Cong3,4,5
1Department of Genetics Medicine, University of Chicago, Chicago, IL, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|December 18, 2025
概括
通过整合全球结构上下文和高效的序列生成,TriFlow增强了计算蛋白质设计. 这种新型模型显著提高了各种蛋白质标的新型结合剂设计成功率.
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.
- 机器学习是机器学习.
背景情况:
- 生成模型是计算蛋白质设计的关键.
- 目前的方法使用本地环境和自回归生成,限制效率和质量.
- 从骨干结构开始高质量的序列设计至关重要.
研究的目的:
- 开发一个高效和高质量的蛋白质序列设计模型.
- 改进新的粘合剂设计能力.
- 为了探索结构条件的序列景观.
主要方法:
- 开发了TriFlow,一个使用RoseTTAFold类三轨架构的模型,用于全球结构上下文.
- 采用离散流量匹配,以实现高效,少数步骤的序列生成.
- 在相互作用的蛋白质链 (PDB) 和域 (AlphaFold DB) 上接受训练,以学习接口属性.
主要成果:
- 在所有基准测试中,TriFlow表现有所改善,特别是在新型粘合剂设计中.
- 提升了像BindCraft这样的最先进管道的in silico成功率.
- 成功生成并验证了500多种不同的蛋白质标的结合剂.
- 通过对比模型约束与进化配置文件,突出显示功能活跃区域.
- 展示了针对人类I类细胞因子的特定结合物的系统设计,优化了亲和力,并最大限度地减少了非目标相互作用.
结论:
- 三流为大规模蛋白质工程提供了一个强大的框架.
- 提供了一种探索结构条件序列景观的基本原理的方法.
- 提高了计算蛋白质设计的效率和质量,特别是在绑定器设计中.
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01:22Protein Folding
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01:25Protein Folding
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Protein Structure Is Critical to Its Biological Function
Proteins perform a wide range of biological functions such as catalyzing chemical reactions, providing...
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