Solvent: Un Marco de Trabajo para el Plegamiento de Proteínas

Solvent: A Framework for Protein Folding

July 7, 2023

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

cs.AI

Resumen

La consistencia y la fiabilidad son cruciales para llevar a cabo investigaciones en IA. Muchos campos de investigación reconocidos, como la detección de objetos, han sido comparados y validados mediante sólidos marcos de referencia. Tras AlphaFold2, la tarea de plegamiento de proteínas ha entrado en una nueva fase, y se han propuesto muchos métodos basados en los componentes de AlphaFold2. La importancia de un marco de investigación unificado en el plegamiento de proteínas radica en incluir implementaciones y puntos de referencia para comparar de manera consistente y justa diversos enfoques. Para lograrlo, presentamos Solvent, un marco de plegamiento de proteínas que soporta componentes significativos de modelos de última generación mediante una interfaz lista para usar. Solvent incluye diferentes modelos implementados en una base de código unificada y permite el entrenamiento y la evaluación de modelos definidos en el mismo conjunto de datos. Evaluamos algoritmos conocidos y sus componentes, y proporcionamos experimentos que ofrecen perspectivas útiles en el campo del modelado de estructuras proteicas. Esperamos que Solvent aumente la fiabilidad y consistencia de los modelos propuestos, y mejore la eficiencia tanto en velocidad como en costos, lo que resultará en una aceleración de la investigación en modelado de plegamiento de proteínas. El código está disponible en https://github.com/kakaobrain/solvent, y el proyecto continuará desarrollándose.

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.