O projeto e a previsão de proteínas são essenciais para o desenvolvimento da biologia sintética e da terapêutica. Apesar do progresso significativo com modelos de aprendizagem profunda, como AlphaFold e ProteinMPNN, há uma lacuna em recursos educacionais acessíveis que combinem conceitos básicos de aprendizagem de máquina com métodos avançados de engenharia de proteínas. Esta lacuna impede uma compreensão e utilização mais amplas desta tecnologia avançada. O desafio é desenvolver ferramentas práticas que permitam a pesquisadores, educadores e estudantes aplicar efetivamente técnicas de aprendizagem profunda a tarefas de design de proteínas, integrando conhecimento teórico e aplicações do mundo real em engenharia computacional de proteínas.
A série de notebooks DL4Proteins é uma série de notebooks Jupyter projetados por pesquisadores da Graylab para tornar o estudo aprofundado do design e previsão de proteínas acessível a um público mais amplo. Inspirado no trabalho seminal de David Baker, Demis Hassabis e John Jumper — ganhadores do Prêmio Nobel de Química de 2024 — este recurso fornece introduções práticas a ferramentas como AlphaFold, RFDiffusion e ProteinMPNN. Destinado a pesquisadores, educadores e estudantes, o DL4Proteins combina conceitos fundamentais de aprendizado de máquina com métodos avançados de engenharia de proteínas, promovendo inovação em biologia sintética e terapêutica. Com tópicos que vão desde redes neurais a modelos gráficos, esses periódicos de código aberto permitem o aprendizado acadêmico e preenchem a lacuna entre a pesquisa e a educação.
O livro “Redes Neurais com NumPy” apresenta os conceitos básicos de redes neurais e demonstra sua implementação usando NumPy. Ele fornece uma maneira prática de entender como os componentes básicos da rede neural, como a propagação direta e reversa, são construídos do zero. O caderno desmistifica a estrutura matemática subjacente às redes neurais, concentrando-se em operações importantes, como multiplicação de matrizes e funções de ativação. Este recurso é ideal para iniciantes que desejam desenvolver uma compreensão intuitiva dos fundamentos do aprendizado de máquina sem depender de bibliotecas avançadas. Por meio de exercícios práticos de codificação, os usuários obtêm informações valiosas sobre a mecânica do aprendizado profundo de uma forma simplificada, mas eficaz.
O livro “Neural Networks with PyTorch” apresenta a construção de redes neurais usando a popular estrutura de aprendizado profundo. Facilita a implementação de redes neurais usando abstrações avançadas do PyTorch, como tensores, autograd e módulos. O notebook orienta os usuários na criação, treinamento e avaliação de modelos, destacando como o PyTorch automatiza tarefas importantes, como cálculo e otimização de gradientes. Do NumPy ao PyTorch, os usuários ganham exposição a ferramentas modernas para medir modelos de aprendizado de máquina. Este recurso permite uma compreensão profunda das redes neurais por meio de exemplos práticos, ao mesmo tempo que demonstra a flexibilidade do PyTorch na simplificação de fluxos de trabalho de aprendizagem profunda.
O livro CNNs apresenta os conceitos básicos das CNNs, com foco em sua aplicação no tratamento de dados semelhantes a imagens. Explica como as CNNs usam camadas convolucionais para extrair características espaciais dos dados de entrada. O notebook demonstra componentes-chave, como convolução, clustering e camadas totalmente conectadas, ao mesmo tempo que aborda como construir e treinar modelos CNN usando PyTorch. Através do passo a passo e da visualização, os usuários aprendem como as CNNs processam os dados de entrada de forma programática, permitindo a extração e representação eficiente de recursos para vários aplicativos de aprendizado profundo.
O livro “Modelos de linguagem e proteínas de Shakespeare” explora o uso de LMs na compreensão de sequências, como texto e proteínas. Traçar paralelos entre palavras preditivas em textos de Shakespeare e aminoácidos em sequências de proteínas destaca a interação de vários LMs. Usando PyTorch, o notebook fornece um guia prático para construir e treinar modelos linguísticos simples para realizar tarefas de previsão de sequência. Além disso, explica conceitos como tokenização, incorporação e geração sequencial de dados, mostrando como essas técnicas podem ser aplicadas tanto à linguagem natural quanto à síntese de proteínas, preenchendo a lacuna entre a linguagem computacional e os dados biológicos.
O livro “Incorporação de modelo de linguagem: transferindo a aprendizagem para tarefas de baixo fluxo” analisa o uso da incorporação de modelo de linguagem para resolver problemas do mundo real. Ele mostra como a incorporação, gerada por modelos de linguagem pré-treinados, captura padrões significativos em sequências, seja em texto ou em dados de proteínas. Essa incorporação foi redesenhada para tarefas posteriores, como edição ou reversão, o que demonstra o poder da aprendizagem por transferência. O notebook fornece uma abordagem interativa para extrair modelos incorporados e de treinamento para aplicações específicas, como previsão de estrutura de proteínas. Este método de ensino acelera o aprendizado e melhora o desempenho de tarefas especializadas por meio de modelos pré-treinados, integrando conhecimentos básicos e aplicação prática.
O livro “Introdução ao AlphaFold” fornece uma visão geral acessível do AlphaFold, uma ferramenta inovadora para prever estruturas de proteínas com alta precisão. Ele explica os princípios principais por trás do AlphaFold, incluindo sua dependência de aprendizado profundo e o uso de alinhamentos de múltiplas sequências (MSAs) para prever o enovelamento de proteínas. O caderno fornece uma compreensão prática de como o AlphaFold gera estruturas proteicas 3D a partir de sequências de aminoácidos, demonstrando seu impacto transformador na biologia estrutural. Os usuários são guiados através de aplicações do mundo real, permitindo-lhes compreender e usar esta poderosa ferramenta em pesquisa, desde testar funções de proteínas até melhorar a descoberta de medicamentos e biologia sintética.
O livro “Graph Neural Networks for Proteins” introduz o uso de GNNs na pesquisa de proteínas, enfatizando sua capacidade de modelar relações complexas entre aminoácidos em estruturas proteicas. Ele descreve como os GNNs tratam as proteínas como gráficos, onde os nós representam aminoácidos e as bordas capturam interações ou proximidade espacial. Usando GNNs, os pesquisadores podem prever propriedades como funções proteicas ou relações de ligação. O livro fornece um guia prático para usar GNNs em tarefas relacionadas a proteínas, detalhando sua estrutura e processo de treinamento. Esta abordagem abre novas oportunidades na engenharia de proteínas, na descoberta de medicamentos e na compreensão da dinâmica das proteínas.
O livro “Denoising Diffusion Probabilistic Models” examina o uso de modelos de difusão na previsão e modelagem de estruturas de proteínas. Esses modelos geram dados eliminando gradualmente o ruído da entrada ruidosa, permitindo a previsão de estruturas moleculares complexas. O livro explica os conceitos básicos dos processos de difusão e reamostragem, orientando os usuários através de sua aplicação em tarefas de modelagem de proteínas. Ao simular a eliminação de ruído gradual, os modelos de distribuição podem capturar distribuições complexas, tornando-os adequados para gerar clusters de proteínas precisos. Esta abordagem fornece uma abordagem avançada aos desafios da engenharia de proteínas, fornecendo ferramentas poderosas para criar e refinar estruturas proteicas em uma variedade de aplicações científicas.
O livro “Putting It All Together: Protein Design” inclui ferramentas avançadas como RFdiffusion, ProteinMPNN e AlphaFold para orientar os usuários através do processo completo de design de proteínas. Este fluxo de trabalho começa com RFdiffusion para gerar estruturas de backbone, seguido por ProteinMPNN para projetar a sequência perfeita que estabiliza as estruturas geradas. Finalmente, AlphaFold é usado para prever e refinar as estruturas 3D de proteínas projetadas. Ao combinar essas ferramentas, o livro fornece uma abordagem sistemática à engenharia de proteínas, permitindo aos usuários enfrentar desafios do mundo real em biologia sintética e terapia por meio do design iterativo, validação e otimização de estruturas proteicas.
O livro “RFDiffusion: All-Atom” apresenta RFdiffusion para gerar estruturas de proteínas de alta fidelidade, com foco em todo o nível de detalhe atômico. Ele usa um modelo de difusão para refinar iterativamente e gerar representações atomicamente precisas de estruturas proteicas a partir de uma estrutura inicial grosseira. Esta técnica permite a previsão precisa das posições atômicas e interações dentro de uma proteína, o que é importante para a compreensão do enovelamento e da função das proteínas. O livro orienta os usuários na configuração e no uso da modelagem de difusão de RF, enfatizando seu uso na síntese de proteínas e seu potencial para avançar no campo da biologia estrutural e na descoberta de medicamentos.
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Concluindo, combinar ferramentas de aprendizagem profunda com estrutura e previsão de proteínas tem um grande potencial para o desenvolvimento da biologia sintética e da terapêutica. Os livros didáticos fornecem recursos práticos para compreender e aplicar tecnologias avançadas, como AlphaFold, RFDiffusion, ProteinMPNN e modelos baseados em gráficos. Essas ferramentas capacitam pesquisadores, educadores e estudantes a explorar a previsão, o design e a otimização da estrutura de proteínas, integrando conceitos fundamentais de aprendizado de máquina com aplicações do mundo real.
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Sana Hassan, estagiária de consultoria na Marktechpost e estudante de pós-graduação dupla no IIT Madras, é apaixonada pelo uso de tecnologia e IA para enfrentar desafios do mundo real. Com um profundo interesse em resolver problemas do mundo real, ele traz uma nova perspectiva para a interseção entre IA e soluções da vida real.
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