面向肽序列设计的最小作用离散 Schrödinger 桥匹配
生物大分子
2026-02-02 v1 机器学习
摘要
肽序列的生成模型需导航离散且高度受约束的空间，其中许多中间状态化学上不可行或不稳定。现有离散扩散和流模型方法依赖固定腐蚀过程的逆转或遵循规定概率路径，可能强制通过低似然区域并需大量采样步骤。我们引入最小作用离散 Schrödinger 桥匹配（MadSBM），一种基于速率的肽设计生成框架，将生成形式化为氨基酸编辑图上受控的连续时间马尔可夫过程。为使轨迹始终靠近高似然序列邻域，MadSBM 1) 相对于基于预训练蛋白语言模型 logits 推导的生物学信息参考过程进行生成，2) 学习时变控制场以偏置转换速率，产生从遮盖先验到数据分布的低作用输运路径。我们最终引入对 MadSBM 采样程序的引导，以特定功能目标为设计空间导向，拓展治疗性肽的设计空间；据我们了解，这是首次将离散分类器引导应用于 Schrödinger 桥生成模型。
关键词
引用
@article{arxiv.2601.22408,
title = {Minimal-Action Discrete Schr\"odinger Bridge Matching for Peptide Sequence Design},
author = {Shrey Goel and Pranam Chatterjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.22408},
year = {2026}
}