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入選NeurIPS 2024!西湖大學(xué)提出通用分子逆折疊模型UniIF,對(duì)AlphaFold 3形成進(jìn)一步補(bǔ)充

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原標(biāo)題:入選NeurIPS 2024!西湖大學(xué)提出通用分子逆折疊模型UniIF,對(duì)AlphaFold 3形成進(jìn)一步補(bǔ)充
關(guān)鍵字:分子,模型,結(jié)構(gòu),研究人員,蛋白質(zhì)
文章來源:HyperAI超神經(jīng)
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作者:梅菜
編輯:十九
來自西湖大學(xué)未來產(chǎn)業(yè)研究中心的團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)統(tǒng)一模型 UniIF,用于所有分子的逆折疊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,UniIF 在在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)、RNA 設(shè)計(jì)和材料設(shè)計(jì)等多個(gè)任務(wù)上都達(dá)到了最先進(jìn)的性能。分子逆折疊在藥物和材料設(shè)計(jì)中起到關(guān)鍵作用,使得科學(xué)家能夠合成具有理想結(jié)構(gòu)的新分子。過去的研究大多集中于大分子或小分子的逆折疊,但卻很少關(guān)注通用分子的逆折疊。
構(gòu)建統(tǒng)一的通用模型主要存在 3 大挑戰(zhàn):① 單位差異:大分子一般將預(yù)定義的微結(jié)構(gòu)作為基本單元,如氨基酸之于蛋白質(zhì),核苷酸之于 RNA;而小分子將原子作為基本單元;② 幾何特征提?。翰煌芯吭趲缀翁卣魈崛》矫娌捎枚喾N策略,如距離、角度和張量積,缺乏統(tǒng)一的特征化方法;③ 系統(tǒng)規(guī)模:小分子允許全局注意力機(jī)制來學(xué)習(xí)長期依賴關(guān)系,但這往往在大分子上行不通。
為了解決上述挑戰(zhàn),并進(jìn)一步補(bǔ)充 RoseTTAFold All-Atom 和 AlphaFold 3 在分子結(jié)構(gòu)預(yù)測上取得的進(jìn)展,來自西湖大學(xué)未來產(chǎn)業(yè)研究中心的團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)統(tǒng)一模型 UniIF,用于所有分子的逆折疊。研究人員在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)、RNA 設(shè)計(jì)和材料設(shè)計(jì)等多個(gè)任務(wù)上進(jìn)行了全


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