Sequence-first de novo generation
Практический сценарий
Нет parent-структуры; нужен sequence prior для семейства или unconstrained exploration.
Вход
- optional tags / prefix / mask
Pipeline diagram
Sequence generation
→In-model ranking
→Structure prediction
→Experimental assays
Mermaid diagram
flowchart TD
A[Tags or prefix] --> B[Sequence generator]
B --> C[Likelihood ranking]
C --> D[External structure prediction]
D --> E[Experimental assays]Стадии pipeline
| Стадия | Архитектурный класс | Что происходит | Генерация или оценка | Generator | Промежуточный объект | Альтернативы |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sequence generation | Autoregressive LM or discrete diffusion | Сэмплируются amino-acid sequences | generation | progen | Sequences | EvoDiff, ESM3, IgLM |
| In-model ranking | Likelihood | Sequences сортируются по model likelihood | evaluation | NR | Ranked sequences | NR |
| Structure prediction | External predictor | Независимая оценка fold plausibility | external_evaluation | NR | Predicted structures | AlphaFold2 / ColabFold |
| Experimental assays | NR | Функция измеряется в wet-lab | experiment | NR | Assay hits | NR |
Hardware и runtime
Sequence LM обычно легче 3D diffusion. Точные GPU/runtime — NR в матрице.
Evidence level
Зависит от инструмента: ProGen2/ESM3 prospective function; EvoDiff in silico.
Точки отказа
- Likelihood принимает неструктурируемые sequences.
- Family tag слишком грубый.
- Нет antibody-specific evidence у общих LM.
Критерии решения
- Нужен ли 3D control? Если да — не этот workflow.
- Есть ли family corpus для fine-tuning?