CyclicBoltz1, fast and accurately predicting structures of cyclic peptides and complexes containing non-canonical amino acids using AlphaFold 3 Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyclic peptides exhibit favourable properties making them promising candidates as therapeutics. While the design and modeling of peptides in general has seen rapid advances since the advent of modern machine learning methods, existing deep learning models cannot effectively predict cyclic peptide structures containing non-canonical amino acids (ncAAs), which are often crucial for peptide therapeutics. To address this limitation, we here extend the recent AF3-style model Boltz to cyclic peptides with ncAAs. In addition to the positional encoding offset, we used a simple yet effective extension of the cyclic offset encoding based on AlphaFold3’s tokenization scheme that allows the modeling of cyclic peptides with modified residues. On a test set of peptides with ncAAs, our approach outperforms HighFold2 on 13/17 cases, with an average C α RMSD of 1.877Å and an average all-atom RMSD of 3.361Å. Our results show that the cyclic offset encoding shown for AlphaFold2 generalizes to AlphaFold3-based models and can be extended to incorporate ncAAs, showing potential in the design of novel cyclic peptides with ncAAs for therapeutic applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».