ProteinBench: Una Valutazione Olistica dei Modelli Fondamentali di Proteine

ProteinBench: A Holistic Evaluation of Protein Foundation Models

September 10, 2024

Autori: Fei Ye, Zaixiang Zheng, Dongyu Xue, Yuning Shen, Lihao Wang, Yiming Ma, Yan Wang, Xinyou Wang, Xiangxin Zhou, Quanquan Gu

cs.AI

Abstract

Gli ultimi anni hanno visto un aumento nello sviluppo dei modelli fondamentali delle proteine, migliorando significativamente le prestazioni nella previsione delle proteine e nei compiti generativi che vanno dalla previsione della struttura 3D e progettazione delle proteine alla dinamica conformazionale. Tuttavia, le capacità e i limiti associati a questi modelli rimangono poco compresi a causa dell'assenza di un quadro di valutazione unificato. Per colmare questa lacuna, presentiamo ProteinBench, un quadro di valutazione olistico progettato per migliorare la trasparenza dei modelli fondamentali delle proteine. Il nostro approccio consiste in tre componenti chiave: (i) Una classificazione tassonomica dei compiti che comprendono ampiamente le principali sfide nel dominio delle proteine, basata sulle relazioni tra diverse modalità proteiche; (ii) Un approccio di valutazione multi-metrico che valuta le prestazioni su quattro dimensioni chiave: qualità, novità, diversità e robustezza; e (iii) Analisi approfondite da vari obiettivi degli utenti, fornendo una visione olistica delle prestazioni del modello. La nostra valutazione completa dei modelli fondamentali delle proteine rivela diversi risultati chiave che gettano luce sulle attuali capacità e limitazioni. Per promuovere la trasparenza e facilitare ulteriori ricerche, rilasciamo il dataset di valutazione, il codice e una classifica pubblica per ulteriori analisi e un toolkit modulare generale. Intendiamo che ProteinBench sia un benchmark in evoluzione per stabilire un quadro di valutazione standardizzato e approfondito per i modelli fondamentali delle proteine, guidando il loro sviluppo e applicazione e promuovendo la collaborazione all'interno del settore.

English

Recent years have witnessed a surge in the development of protein foundation models, significantly improving performance in protein prediction and generative tasks ranging from 3D structure prediction and protein design to conformational dynamics. However, the capabilities and limitations associated with these models remain poorly understood due to the absence of a unified evaluation framework. To fill this gap, we introduce ProteinBench, a holistic evaluation framework designed to enhance the transparency of protein foundation models. Our approach consists of three key components: (i) A taxonomic classification of tasks that broadly encompass the main challenges in the protein domain, based on the relationships between different protein modalities; (ii) A multi-metric evaluation approach that assesses performance across four key dimensions: quality, novelty, diversity, and robustness; and (iii) In-depth analyses from various user objectives, providing a holistic view of model performance. Our comprehensive evaluation of protein foundation models reveals several key findings that shed light on their current capabilities and limitations. To promote transparency and facilitate further research, we release the evaluation dataset, code, and a public leaderboard publicly for further analysis and a general modular toolkit. We intend for ProteinBench to be a living benchmark for establishing a standardized, in-depth evaluation framework for protein foundation models, driving their development and application while fostering collaboration within the field.