Solvent: Un Framework per il Ripiegamento delle Proteine

Solvent: A Framework for Protein Folding

July 7, 2023

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

cs.AI

Abstract

La coerenza e l'affidabilità sono cruciali per condurre ricerche nell'ambito dell'IA. Molti campi di ricerca rinomati, come il rilevamento di oggetti, sono stati confrontati e validati con solide strutture di benchmark. Dopo AlphaFold2, il compito del folding proteico è entrato in una nuova fase, e molti metodi sono stati proposti basandosi sui componenti di AlphaFold2. L'importanza di un framework di ricerca unificato nel folding proteico include implementazioni e benchmark per confrontare in modo coerente e equo vari approcci. Per raggiungere questo obiettivo, presentiamo Solvent, un framework per il folding proteico che supporta componenti significativi dei modelli all'avanguardia attraverso un'interfaccia pronta all'uso. Solvent include diversi modelli implementati in una codebase unificata e supporta l'addestramento e la valutazione di modelli definiti sullo stesso dataset. Eseguiamo benchmark su algoritmi noti e sui loro componenti e forniamo esperimenti che offrono utili approfondimenti nel campo della modellazione della struttura proteica. Speriamo che Solvent aumenti l'affidabilità e la coerenza dei modelli proposti e migliori l'efficienza sia in termini di velocità che di costi, contribuendo così ad accelerare la ricerca sulla modellazione del folding proteico. Il codice è disponibile all'indirizzo https://github.com/kakaobrain/solvent, e il progetto continuerà a essere sviluppato.

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.