HelixDiff, a Score-Based Diffusion Model for Generating All-Atom α-Helical Structures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Here, we present HelixDiff, a score-based diffusion model for generating all-atom helical structures. We developed a hot spot-specific generation algorithm for the conditional design of α-helices targeting critical hotspot residues in bioactive peptides. HelixDiff generates α-helices with near-native geometries for most test scenarios with root-mean-square deviations (RMSDs) less than 1 Å. Significantly, HelixDiff outperformed our prior GAN-based model with regard to sequence recovery and Rosetta scores for unconditional and conditional generations. As a proof of principle, we employed HelixDiff to design an acetylated GLP-1 D-peptide agonist that activated the glucagon-like peptide-1 receptor (GLP-1R) cAMP accumulation without stimulating the glucagon-like peptide-2 receptor (GLP-2R). We predicted that this D-peptide agonist has a similar orientation to GLP-1 and is substantially more stable in MD simulations than our earlier D-GLP-1 retro-inverse design. This D-peptide analogue is highly resistant to protease degradation and induces similar levels of AKT phosphorylation in HEK293 cells expressing GLP-1R compared to the native GLP-1. We then discovered that matching crucial hotspots for the GLP-1 function is more important than the sequence orientation of the generated D-peptides when constructing D-GLP-1 agonists.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle