用于分层分子构象生成的等变模糊扩散模型

扩散模型如何以由粗到细的方式处理 3D 几何结构，类似于我们对世界的多尺度视角？在本文中，我们聚焦于以多尺度方式生成以分子图为条件的 3D 分子构象这一基础生化问题，从而解答了该问题。我们的方法包含两个分层阶段：i) 从分子图生成粗粒度的片段级 3D 结构，以及 ii) 从粗粒度的近似结构生成精细的原子细节，同时允许对后者进行同步调整。对于具有挑战性的第二阶段，其要求在保留粗粒度信息的同时确保 SE(3) 等变性，我们引入了一种名为等变模糊扩散（EBD）的新型生成模型。该模型定义了一个正向过程，通过模糊构象的精细原子细节使其向片段级粗粒度结构移动；以及一个使用等变网络执行相反操作的反向过程。我们通过在类药分子基准上与 SOTA 去噪扩散模型进行几何和化学比较，证明了 EBD 的有效性。消融研究通过全面分析其架构（包括损失函数的设计和数据破坏过程），为 EBD 的设计提供了见解。代码已发布于 https://github.com/Shen-Lab/EBD 。