Generasi molekul untuk pengikatan protein target dengan motif struktural

Merancang molekul ligan yang berikatan dengan situs pengikatan protein spesifik adalah masalah mendasar dalam desain obat berbasis struktur. Meskipun model generatif yang dalam dan pembelajaran mendalam geometris telah membuat kemajuan besar dalam desain obat, pekerjaan yang ada baik sampel dalam ruang grafik 2D atau gagal menghasilkan molekul yang valid dengan substruktur yang realistis. Untuk mengatasi masalah- masalah ini, kami mengusulkan kerangka kerja berbasis ragmen (bendera ) , untuk menghasilkan molekul 3D dengan fragmen substruktur yang valid dan realistis-oleh-fragmen. Dalam bendera, kosakata motif dibangun dengan mengekstraksi fragmen molekul umum (yaitu, motif) dalam dataset. Pada setiap langkah generasi, jaringan saraf grafik 3D pertama kali digunakan untuk menyandikan informasi konteks perantara. Kemudian, model kami memilih motif fokus, memprediksi jenis motif berikutnya, dan melampirkan motif baru. Panjang/sudut ikatan dapat ditentukan dengan cepat dan akurat oleh alat cheminformatics. Akhirnya, geometri molekul selanjutnya disesuaikan sesuai dengan sudut rotasi yang diprediksi dan penyempurnaan struktur. Model kami tidak hanya mencapai kinerja kompetitif pada metrik konvensional seperti afinitas mengikat, QED, dan SA, tetapi juga mengungguli baseline dengan margin besar dalam menghasilkan molekul dengan substruktur yang realistis.
conda env create -f flag_env.yaml
conda activate flag_env Silakan merujuk ke README.md di folder data .
python build_vocab.py
python train.py
python motif_sample.py
Demo: https://huggingface.co/spaces/zaixi/iclr_flag
Pos Pemeriksaan: https://drive.google.com/drive/folders/1ni-tl7yzymsfljezxatxbpuio7lvubt9?usp=drive_link

Struktur molekul yang dihasilkan untuk 100 target protein disimpan dalam flag_gen.pt
File indeks adalah test_index.pkl
@inproceedings{
zhang2023molecule,
title={Molecule Generation For Target Protein Binding with Structural Motifs},
author={ZAIXI ZHANG and Shuxin Zheng and Yaosen Min and Qi Liu},
booktitle={International Conference on Learning Representations},
year={2023},
url={https://openreview.net/forum?id=Rq13idF0F73}
}