Resumen - Coincidencia de Flujo en la Biología y la Ciencia de la Vida: Un Estudio General

Coincidencia de Flujo en la Biología y la Ciencia de la Vida: Un Estudio General

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"}

{cs.LG,cs.AI}

Este documento proporciona una revisión exhaustiva de la coincidencia de flujo (FM), un paradigma potente de modelado generativo, y sus aplicaciones en biología y ciencias de la vida. Aquí tienes un resumen: **Fundamentos de Coincidencia de Flujo (FM)**: * Los modelos de FM representan datos de alta dimensionalidad y estructurados construyendo una trayectoria de probabilidad continua entre distribuciones simples y complejas. * Ofrece ventajas sobre métodos tradicionales como GANs y modelos de difusión, incluyendo expresividad, escalabilidad y eficiencia de datos. * FM es adecuado para la biología y las ciencias de la vida debido a su capacidad para modelar diversas modalidades mientras preserva las restricciones estructurales y geométricas. **Aplicaciones en Biología y Ciencias de la Vida**: 1. **Modelado de Secuencias Biológicas**: * FM se ha aplicado para generar y modelar secuencias de ADN, ARN y proteínas. * Puede manejar restricciones complejas y generar secuencias con propiedades deseadas. * Ejemplos incluyen: * **Generación de Secuencias de ADN**: Fisher-Flow y Dirichlet Flow utilizan distribuciones geométricas y categoriales para generar secuencias de ADN de alta calidad. * **Generación de Secuencias de ARN**: RNACG y RNAFlow combinan FM con predicción de estructura para generar secuencias de ARN y sus estructuras plegadas. * **Generación de Secuencias de Proteínas**: APM y Proteina utilizan FM para generar secuencias de proteínas con propiedades deseadas y características estructurales. 2. **Generación y Diseño de Molecules**: * FM se ha utilizado para generar y diseñar moléculas, incluyendo moléculas pequeñas y proteínas. * Puede generar moléculas diversas con propiedades deseadas y explorar el espacio químico de manera eficiente. * Ejemplos incluyen: * **Generación de Molecules 2D**: GGFlow y DeFoG utilizan FM para generar gráficos y estructuras moleculares 2D. * **Generación de Molecules 3D**: Megalodon, EquiFM y Equivariant Variational Flow Matching utilizan FM para generar estructuras moleculares 3D con alta precisión y eficiencia. * **Modelado de Interacción Proteína-Ligando**: FlowDock y FlowSite utilizan FM para modelar interacciones proteína-ligando y predecir afinidades de unión. 3. **Generación de Proteínas**: * FM se ha utilizado para generar estructuras y secuencias de proteínas. * Puede generar proteínas diversas con propiedades deseadas y explorar el espacio proteico de manera eficiente. * Ejemplos incluyen: * **Generación de Proteínas Sin Condiciones**: FrameFlow y FoldFlow generan esqueletos de proteínas con alta diversidad y diseñabilidad. * **Generación de Proteínas Condiciones**: Motif-Scaffolding Generation y Pocket & Binder Design utilizan FM para generar proteínas con propiedades y funciones específicas. * **Predicción de Estructura de Proteínas**: AlphaFold y EVA utilizan FM para predecir estructuras y dinámicas de proteínas. 4. **Otras Aplicaciones en Biología**: * FM también se ha aplicado a otras aplicaciones en biología, como: * **Predicción de Trayectorias Celulares Dinámicas**: CellFlow utiliza FM para predecir las trayectorias de células a partir de datos de células individuales. * **Generación y Mejora de Imágenes Biológicas**: FlowSDF y MMSFlow utilizan FM para generar y mejorar imágenes médicas. * **Microentornos Celulares desde Transcriptómica Espacial**: STFlow utiliza FM para modelar datos de transcriptómica espacial y capturar interacciones célula-célula y organización tisular. **Desafíos y Direcciones Futuras**: * El documento identifica varios desafíos para FM en biología, como la escasez de datos, la heterogeneidad estructural y la eficiencia computacional. * Las direcciones futuras de investigación incluyen: * Desarrollar modelos de FM más eficientes y precisos para la generación de secuencias discretas. * Mejorar las capacidades de generación condicional de FM para tareas como la generación de moléculas pequeñas y el diseño de proteínas. * Integrar FM con simulaciones físicas y otros métodos para capturar interacciones y dinámicas moleculares complejas. **En resumen, este documento proporciona una visión general valiosa de la coincidencia de flujo y sus aplicaciones en biología y ciencias de la vida. Resalta el potencial de FM como una herramienta poderosa para la generación y modelado de sistemas biológicos complejos y ofrece insiguiencias sobre las direcciones de investigación futuras**.