ProteinBench: Een Holistische Evaluatie van Eiwit Fundamentele Modellen

ProteinBench: A Holistic Evaluation of Protein Foundation Models

September 10, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

De afgelopen jaren hebben we een toename gezien in de ontwikkeling van eiwitbasismodellen, die aanzienlijke verbeteringen hebben gebracht in de prestaties bij eiwitvoorspelling en generatieve taken, variërend van 3D-structuurvoorspelling en eiwitontwerp tot conformationele dynamica. De mogelijkheden en beperkingen die gepaard gaan met deze modellen blijven echter slecht begrepen vanwege het ontbreken van een uniform evaluatiekader. Om deze lacune op te vullen, introduceren we ProteinBench, een allesomvattend evaluatiekader dat is ontworpen om de transparantie van eiwitbasismodellen te verbeteren. Onze aanpak bestaat uit drie belangrijke componenten: (i) Een taxonomische classificatie van taken die breed de belangrijkste uitdagingen in het eiwitdomein omvatten, gebaseerd op de relaties tussen verschillende eiwitmodaliteiten; (ii) Een multi-metrische evaluatiebenadering die de prestaties beoordeelt over vier belangrijke dimensies: kwaliteit, nieuwigheid, diversiteit en robuustheid; en (iii) Diepgaande analyses vanuit verschillende gebruikersdoelstellingen, die een alomvattend beeld geven van de modelprestaties. Onze uitgebreide evaluatie van eiwitbasismodellen onthult verschillende belangrijke bevindingen die inzicht geven in hun huidige mogelijkheden en beperkingen. Om transparantie te bevorderen en verder onderzoek te vergemakkelijken, stellen we de evaluatiedataset, code en een openbare ranglijst openbaar beschikbaar voor verdere analyse en een algemeen modulair toolkit. We streven ernaar dat ProteinBench een levende benchmark wordt voor het vaststellen van een gestandaardiseerd, diepgaand evaluatiekader voor eiwitbasismodellen, waardoor hun ontwikkeling en toepassing worden gestimuleerd en samenwerking binnen het vakgebied wordt bevorderd.

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.