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定量生物学 > 生物大分子

arXiv:2501.02526v1 (q-bio)
[提交于 2025年1月5日 ]

标题: 几何条件分子生成的统一指导

标题: Unified Guidance for Geometry-Conditioned Molecular Generation

Authors:Sirine Ayadi, Leon Hetzel, Johanna Sommer, Fabian Theis, Stephan Günnemann
摘要: 有效设计分子几何结构对于推动药物创新至关重要,这一领域由于生成模型的成功,特别是扩散模型的成功而受到了广泛关注。然而,当前的分子扩散模型是针对特定下游任务设计的,缺乏适应性。我们引入了UniGuide,这是一种用于无条件扩散模型的受控几何引导框架,在推理过程中允许灵活的条件设置,而无需额外的训练或网络。我们展示了诸如基于结构、片段和配体的药物设计等应用如何在UniGuide框架中进行表述,并证明其性能与专用模型相当或更优。提供一种更通用的方法,UniGuide有潜力简化分子生成模型的开发,使其能够直接应用于各种应用场景。
摘要: Effectively designing molecular geometries is essential to advancing pharmaceutical innovations, a domain, which has experienced great attention through the success of generative models and, in particular, diffusion models. However, current molecular diffusion models are tailored towards a specific downstream task and lack adaptability. We introduce UniGuide, a framework for controlled geometric guidance of unconditional diffusion models that allows flexible conditioning during inference without the requirement of extra training or networks. We show how applications such as structure-based, fragment-based, and ligand-based drug design are formulated in the UniGuide framework and demonstrate on-par or superior performance compared to specialised models. Offering a more versatile approach, UniGuide has the potential to streamline the development of molecular generative models, allowing them to be readily used in diverse application scenarios.
评论: 第38届神经信息处理系统大会(NeurIPS)
主题: 生物大分子 (q-bio.BM) ; 机器学习 (cs.LG)
引用方式: arXiv:2501.02526 [q-bio.BM]
  (或者 arXiv:2501.02526v1 [q-bio.BM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.02526
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Sirine Ayadi [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2025 年 1 月 5 日 12:58:01 UTC (11,898 KB)
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