Zusammenfassung - Flusspassung trifft auf Biologie und Lebenswissenschaften: Eine Übersicht

Flusspassung trifft auf Biologie und Lebenswissenschaften: Eine Übersicht

2025-07-23 17:44:29

{"Zihao Li","Zhichen Zeng","Xiao Lin","Feihao Fang","Yanru Qu","Zhe Xu","Zhining Liu","Xuying Ning","Tianxin Wei","Ge Liu","Hanghang Tong","Jingrui He"}

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Dieser Artikel bietet eine umfassende Übersicht über Flow Matching (FM), ein leistungsstarkes generatives Modellierungsparadigma, und seine Anwendungen in der Biologie und den Lebenswissenschaften. Hier ist eine Zusammenfassung: **Grundlagen von Flow Matching (FM)**: * FM modelliert hochdimensionale, strukturbezogene Daten durch die Konstruktion einer kontinuierlichen Wahrscheinlichkeitsspur zwischen einfachen und komplexen Verteilungen. * Es bietet Vorteile gegenüber traditionellen Methoden wie GANs und Diffusionsmodellen, einschließlich Ausdrucksfähigkeit, Skalierbarkeit und Daten effizienz. * FM ist für Biologie und Lebenswissenschaften gut geeignet, da es verschiedene Modalitäten modellieren kann, während es strukturelle und geometrische Beschränkungen bewahrt. **Anwendungen in der Biologie und den Lebenswissenschaften**: 1. **Modellierung biologischer Sequenzen**: * FM wurde angewendet, um DNA, RNA und Proteinsequenzen zu generieren und zu modellieren. * Es kann komplexe Beschränkungen handhaben und Sequenzen mit gewünschten Eigenschaften generieren. * Beispiele umfassen: * **Generierung von DNA-Sequenzen**: Fisher-Flow und Dirichlet Flow nutzen geometrische und kategorische Verteilungen, um hochwertige DNA-Sequenzen zu generieren. * **Generierung von RNA-Sequenzen**: RNACG und RNAFlow kombinieren FM mit Strukturvorhersage, um RNA-Sequenzen und ihre gefalteten Strukturen zu generieren. * **Generierung von Proteinsequenzen**: APM und Proteina nutzen FM, um Proteinsequenzen mit gewünschten Eigenschaften und strukturellen Merkmalen zu generieren. 2. **Generierung und Design von Molekülen**: * FM wurde verwendet, um Moleküle, einschließlich kleiner Moleküle und Proteine, zu generieren und zu entwerfen. * Es kann diverse Moleküle mit gewünschten Eigenschaften generieren und den chemischen Raum effizient erforschen. * Beispiele umfassen: * **Generierung von 2D-Molekülen**: GGFlow und DeFoG nutzen FM, um 2D-molekulare Graphen und Strukturen zu generieren. * **Generierung von 3D-Molekülen**: Megalodon, EquiFM und Equivariant Variational Flow Matching nutzen FM, um 3D-molekulare Strukturen mit hoher Genauigkeit und Effizienz zu generieren. * **Modellierung von Protein-Ligand-Interaktionen**: FlowDock und FlowSite nutzen FM, um Protein-Ligand-Interaktionen und Bindungsaffinitäten vorherzusagen. 3. **Generierung von Proteinen**: * FM wurde verwendet, um Proteinstrukturen und Sequenzen zu generieren. * Es kann diverse Proteine mit gewünschten Eigenschaften generieren und den Proteinraum effizient erforschen. * Beispiele umfassen: * **Unbedingte Proteingenerierung**: FrameFlow und FoldFlow generieren Proteinrümpfe mit hoher Vielfalt und Gestaltungsfähigkeit. * **Bedingte Proteingenerierung**: Motif-Scaffolding Generation und Pocket & Binder Design nutzen FM, um Proteine mit spezifischen Eigenschaften und Funktionen zu generieren. * **Proteinstrukturvorhersage**: AlphaFold und EVA nutzen FM, um Proteinstrukturen und Dynamiken vorherzusagen. 4. **Andere Anwendungen in der Biologie**: * FM wurde auch auf andere biologische Anwendungen angewendet, wie: * **Vorhersage dynamischer Zellbewegungstrajektorien**: CellFlow nutzt FM, um die Trajektorie von Zellen aus Einzelllldaten vorherzusagen. * **Generierung und Verbesserung von Bio-Bildern**: FlowSDF und MMSFlow nutzen FM, um medizinische Bilder zu generieren und zu verbessern. * **Zelluläre Mikroumgebungen aus räumlicher Transkriptomik**: STFlow nutzt FM, um räumliche Transkriptomikdaten zu modellieren und Zell-zu-Zell-Interaktionen sowie Gewebeorganisation zu erfassen. **Herausforderungen und zukünftige Richtungen**: * Der Artikel identifiziert mehrere Herausforderungen für FM in der Biologie, wie Datenknappheit, strukturelle Heterogenität und berechnungsintensive Effizienz. * Zukünftige Forschungsrichtungen umfassen: * Entwicklung effizienterer und präziserer FM-Modelle für die Generierung diskreter Sequenzen. * Verbesserung der bedingten Generierungsfähigkeiten von FM für Aufgaben wie die Generierung kleiner Moleküle und Proteindesign. * Integration von FM mit physikalischen Simulationen und anderen Methoden, um komplexe molekulare Interaktionen und Dynamiken zu erfassen. **Insgesamt bietet dieser Artikel eine wertvolle Übersicht über Flow Matching und seine Anwendungen in der Biologie und den Lebenswissenschaften. Er hebt das Potenzial von FM als leistungsstarkes Werkzeug zur Generierung und Modellierung komplexer biologischer Systeme hervor und bietet Einblicke in zukünftige Forschungsrichtungen**.