TEMPO：蛋白构象ensemble的时序多尺度自回归生成
生物大分子
2025-11-11 v1 人工智能
摘要
理解蛋白的动态行为对于阐明其功能机制至关重要，但生成真实、时序连贯的蛋白构象ensemble仍是一个重大挑战。本文提出一种新型分层自回归框架，用于建模蛋白动态，该框架利用分子运动的内在多尺度组织。与现有方法聚焦生成静态构象ensemble或将动态采样视为独立过程不同，我们的方法将蛋白动态建模为马尔可夫过程。该框架采用两尺度架构：低分辨率模型捕捉驱动主要构象转换的慢速、集体运动；高分辨率模型在这些大尺度运动的条件下生成详细的局部波动。这种分层设计确保了蛋白动态中固有的因果依赖关系，从而实现时序连贯且物理上真实的轨迹生成。通过将高层生物物理原理与最新生成模型相结合，我们的方法提供了一个在计算效率与物理准确性之间取得平衡的蛋白动态仿真框架。
关键词
引用
@article{arxiv.2511.05510,
title = {TEMPO: Temporal Multi-scale Autoregressive Generation of Protein Conformational Ensembles},
author = {Yaoyao Xu and Di Wang and Zihan Zhou and Tianshu Yu and Mingchen Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.05510},
year = {2025}
}