Diffusion Language Models: Versatile Protein Learners for Structural Generation

Core Concepts

DPLM is a versatile protein language model that excels in generative and predictive tasks, offering superior representation learning and conditional generation capabilities.

Abstract

この論文は、拡張可能なDPLMを紹介し、タンパク質の言語モデリングにおける強力な生成能力と予測能力を示しています。DPLMは、進化的規模のタンパク質配列からスケーラブルなDPLMを事前トレーニングし、優れた表現学習者として機能します。さらに、条件付き生成の能力も備えており、部分ペプチド配列に基づいて条件付き生成することができます。論文では、DPLMがタンパク質シーケンスの生成や下流予測タスク向けの効果的な表現を提供する方法に焦点を当てています。

Stats

長さ：1000
pLDDT：89.66

Quotes

Key Insights Distilled From

Diffusion Language Models Are Versatile Protein Learners

by Xinyou Wang,... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18567.pdf

Deeper Inquiries

他のモダリティに基づいた条件付き生成がどのように機能するか？

DPLMは、他のモダリティに基づいた条件付き生成を実現することができます。具体的には、異なる情報源（例：タンパク質バックボーン構造や小分子リガンド）を条件として与えることで、特定の性質や制約を持つタンパク質配列を生成することが可能です。この過程では、DPLMはアダプターチューニングや交差注意メカニズムを活用し、異なる情報源からの入力に応じて適切な出力を生成します。さらに、離散分類器ガイダンスを組み込むことで望ましい特性や挙動への誘導も可能です。