Solvant : Un cadre pour le repliement des protéines

Solvent: A Framework for Protein Folding

July 7, 2023

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

cs.AI

Résumé

La cohérence et la fiabilité sont essentielles pour mener des recherches en intelligence artificielle. De nombreux domaines de recherche renommés, tels que la détection d'objets, ont été comparés et validés à l'aide de cadres de référence solides. Après AlphaFold2, la tâche de prédiction de la structure des protéines est entrée dans une nouvelle phase, et de nombreuses méthodes ont été proposées en s'appuyant sur les composants d'AlphaFold2. L'importance d'un cadre de recherche unifié pour la prédiction de la structure des protéines réside dans la mise en œuvre et les benchmarks permettant de comparer de manière cohérente et équitable diverses approches. Pour y parvenir, nous présentons Solvent, un cadre de prédiction de la structure des protéines qui prend en charge des composants significatifs des modèles de pointe sous la forme d'une interface prête à l'emploi. Solvent intègre différents modèles implémentés dans une base de code unifiée et prend en charge l'entraînement et l'évaluation des modèles définis sur le même ensemble de données. Nous avons benchmarké des algorithmes bien connus ainsi que leurs composants et fourni des expériences qui offrent des insights utiles dans le domaine de la modélisation de la structure des protéines. Nous espérons que Solvent augmentera la fiabilité et la cohérence des modèles proposés, tout en améliorant l'efficacité en termes de vitesse et de coûts, ce qui accélérera la recherche sur la modélisation de la prédiction de la structure des protéines. Le code est disponible à l'adresse https://github.com/kakaobrain/solvent, et le projet continuera à être développé.

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.