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An all-atom protein generative model

蛋白质设计 蛋白质结构 序列(生物学) 蛋白质测序 构象异构 生成模型 计算生物学 Atom(片上系统) 叠加原理 化学 肽序列 生物系统 生成语法 计算机科学 生物 物理 人工智能 生物化学 基因 分子 嵌入式系统 有机化学 量子力学
作者
Alexander E. Chu,Jinho Kim,Lucy Cheng,Gina El Nesr,Minkai Xu,Richard W. Shuai,Po‐Ssu Huang
出处
期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [Proceedings of the National Academy of Sciences]
卷期号:121 (27) 被引量:8
标识
DOI:10.1073/pnas.2311500121
摘要

Proteins mediate their functions through chemical interactions; modeling these interactions, which are typically through sidechains, is an important need in protein design. However, constructing an all-atom generative model requires an appropriate scheme for managing the jointly continuous and discrete nature of proteins encoded in the structure and sequence. We describe an all-atom diffusion model of protein structure, Protpardelle, which represents all sidechain states at once as a “superposition” state; superpositions defining a protein are collapsed into individual residue types and conformations during sample generation. When combined with sequence design methods, our model is able to codesign all-atom protein structure and sequence. Generated proteins are of good quality under the typical quality, diversity, and novelty metrics, and sidechains reproduce the chemical features and behavior of natural proteins. Finally, we explore the potential of our model to conduct all-atom protein design and scaffold functional motifs in a backbone- and rotamer-free way.

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