Растворитель: Структурная основа для сворачивания белков

Solvent: A Framework for Protein Folding

July 7, 2023

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

cs.AI

Аннотация

Согласованность и надежность имеют решающее значение для проведения исследований в области искусственного интеллекта. Многие известные области исследований, такие как обнаружение объектов, были сравнены и проверены с использованием надежных эталонных фреймворков. После появления AlphaFold2 задача предсказания структуры белков перешла на новый этап, и многие методы были предложены на основе компонентов AlphaFold2. Важность унифицированного исследовательского фреймворка в области предсказания структуры белков заключается в реализации и эталонировании, которые позволяют последовательно и справедливо сравнивать различные подходы. Для достижения этой цели мы представляем Solvent — фреймворк для предсказания структуры белков, который поддерживает ключевые компоненты современных моделей в виде готового интерфейса. Solvent включает различные модели, реализованные в единой кодовой базе, и поддерживает обучение и оценку определенных моделей на одном и том же наборе данных. Мы проводим эталонирование известных алгоритмов и их компонентов и предоставляем эксперименты, которые дают полезные инсайты в области моделирования структуры белков. Мы надеемся, что Solvent повысит надежность и согласованность предлагаемых моделей, а также обеспечит эффективность как в скорости, так и в затратах, что приведет к ускорению исследований в области моделирования структуры белков. Код доступен по адресу https://github.com/kakaobrain/solvent, и проект будет продолжать развиваться.

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.