HyperAIHyperAI
منذ شهر واحد

لا-بروتين: إنشاء البروتينات على المستوى الذري من خلال مطابقة التدفق الجزئي الكامن

Tomas Geffner, Kieran Didi, Zhonglin Cao, Danny Reidenbach, Zuobai Zhang, Christian Dallago, Emine Kucukbenli, Karsten Kreis, Arash Vahdat
لا-بروتين: إنشاء البروتينات على المستوى الذري من خلال مطابقة التدفق الجزئي الكامن
الملخص

في الآونة الأخيرة، ظهرت العديد من النماذج التوليدية لتصميم بنية البروتينات من الصفر (de novo). ومع ذلك، فإن القليل منها فقط يتعامل مع المهمة الصعبة المتمثلة في توليد الهياكل الذرية الكاملة مباشرة مع التسلسل الأميني الكامن وراءها. هذه مهمة صعبة، على سبيل المثال، لأن النموذج يجب أن يأخذ بعين الاعتبار الجماعات الجانبية التي تتغير في الطول أثناء التوليد. نقدم La-Proteina لتصميم البروتينات الذرية استنادًا إلى تمثيل بروتين جزئي مخفي جديد: يتم نمذجة البنية الأساسية الخشنة بشكل صريح، بينما يتم التقاط التفاصيل التسلسلية والذرية عبر متغيرات مخفية لكل موقع بُعد ثابت، مما يتجاوز بكفاءة تحديات التمثيلات الجانبية الصريحة. ثم يتم نمذجة التوزيع المشترك على التسلسلات والهياكل الذرية الكاملة من خلال تقابُل الجريان في هذا الفضاء الجزئي المخفي. تحقق La-Proteina أداءً رائدًا في عدة مقاييس توليدية، بما في ذلك قابلية تصميم البروتينات الذرية الكاملة، التنوع، والصلاحية البنيوية، كما أكدها تحليلات وتقييمات هيكلية مفصلة. وبشكل ملحوظ، تتفوق La-Proteina أيضًا على النماذج السابقة في أداء تصميم الأطر الذرية (motif scaffolding)، مما يفتح المجال للمهام الحرجة لتصميم البروتينات المشروطة بالهيكل الذري. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ La-Proteina إنتاج بروتينات قابلة للتصميم بالتوازي يصل عدد مواقعها إلى 800 ريبونوكلي오탁يد أميني (residue)، وهي منطقة حيث تنخفض معظم النماذج الأساسية وتفشل في إنتاج عينات صالحة، مما يظهر قابلية توسع La-Proteina ومتانتها.