Lösungsmittel: Ein Rahmenwerk für Proteinfaltung

Solvent: A Framework for Protein Folding

July 7, 2023

Autoren: Jaemyung Lee, Jaehoon Kim, Hasun Yu, Youhan Lee

cs.AI

Zusammenfassung

Konsistenz und Zuverlässigkeit sind entscheidend für die Durchführung von KI-Forschung. Viele bekannte Forschungsbereiche, wie die Objekterkennung, wurden mit soliden Benchmark-Frameworks verglichen und validiert. Nach AlphaFold2 hat die Proteinfaltungsaufgabe eine neue Phase erreicht, und viele Methoden wurden basierend auf den Komponenten von AlphaFold2 vorgeschlagen. Die Bedeutung eines einheitlichen Forschungsrahmens in der Proteinfaltung umfasst Implementierungen und Benchmarks, um verschiedene Ansätze konsistent und fair zu vergleichen. Um dies zu erreichen, präsentieren wir Solvent, ein Proteinfaltungsframework, das wesentliche Komponenten von State-of-the-Art-Modellen in Form einer gebrauchsfertigen Schnittstelle unterstützt. Solvent enthält verschiedene Modelle, die in einer einheitlichen Codebasis implementiert sind, und unterstützt das Training und die Evaluierung definierter Modelle auf demselben Datensatz. Wir benchmarken bekannte Algorithmen und ihre Komponenten und bieten Experimente, die wertvolle Einblicke in das Feld der Proteinstrukturmodellierung liefern. Wir hoffen, dass Solvent die Zuverlässigkeit und Konsistenz vorgeschlagener Modelle erhöht und Effizienz sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch auf Kosten bietet, was zu einer Beschleunigung der Forschung zur Proteinfaltungsmodellierung führt. Der Code ist verfügbar unter https://github.com/kakaobrain/solvent, und das Projekt wird weiterentwickelt.

English

Consistency and reliability are crucial for conducting AI research. Many famous research fields, such as object detection, have been compared and validated with solid benchmark frameworks. After AlphaFold2, the protein folding task has entered a new phase, and many methods are proposed based on the component of AlphaFold2. The importance of a unified research framework in protein folding contains implementations and benchmarks to consistently and fairly compare various approaches. To achieve this, we present Solvent, an protein folding framework that supports significant components of state-of-th-arts models in the manner of off-the-shelf interface Solvent contains different models implemented in a unified codebase and supports training and evaluation for defined models on the same dataset. We benchmark well-known algorithms and their components and provide experiments that give helpful insights into the protein structure modeling field. We hope that Solvent will increase the reliability and consistency of proposed models and gives efficiency in both speed and costs, resulting in acceleration on protein folding modeling research. The code is available at https://github.com/kakaobrain/solvent, and the project will continue to be developed.