汇报结论

GeoCycler 不是另一套模型,而是给 CP-Composer 加上“生成后反馈”

两者使用相同的核心生成思路:根据蛋白口袋和指定环化类型,从随机噪声中同时生成肽的序列与三维结构。GeoCycler 的变化,是把候选是否容易闭合的评价结果再用于训练原生成器。

共同生成框架同一个 base generator新增生成后评价新增继续训练
CP-Composer 口袋 + 指定环化条件 条件扩散生成器 → 序列 + 三维结构 生成时通过条件与 guidance 控制环化几何 增加反馈闭环 GeoCycler 沿用同一个生成器 生成 → 评价闭合 → 奖励 → 继续训练 让模型以后更容易生成可闭合候选 核心变化不在“怎么解码肽”,而在“生成结果如何反馈给模型”
共同模型框架

两者本质上都在做同一件事:条件式环肽序列—结构联合生成

蛋白口袋 P告诉模型肽需要结合在哪里
环化条件 C预先指定 H2T、Disulfide、Stapled 或 Bicycle
潜空间扩散从随机噪声逐步形成肽的低维表示
VAE 解码把低维表示还原为完整肽
生成结果氨基酸序列 + 全原子三维结构

相同输入

都接收蛋白口袋和环化条件。

相同输出

都联合生成肽序列和结合构象。

相同生成骨架

都使用 VAE + 条件潜扩散。

相同控制方式

环化类型由用户预先指定,不由模型自由选择。

领导汇报可直接说:GeoCycler 继承了 CP-Composer 的输入、输出、潜表示、解码器和条件扩散生成流程。
CP-Composer 怎么生成

CP-Composer:先学会基本约束,再在生成时把约束组合起来

训练阶段

目标:让模型理解哪些残基类型、哪些空间距离需要被满足。

线性肽数据不依赖大规模环肽数据
基本约束残基类型 + 空间距离
条件生成能力学会按约束生成
→

推理阶段

目标:把基本约束组合成一种具体环化需求。

指定 topology例如二硫键或头尾环化
条件 + guidance将生成方向推向约束区域
候选环肽输出序列和结构

CP-Composer 的价值在于:它不需要针对每一种环化方式各训练一个模型,而是把复杂环化拆成可以组合的基本条件。

为什么还要改进

问题不是模型“不懂约束”,而是可闭合候选仍可能不是它最自然的输出

模型已经会听条件

给定环化要求后,CP-Composer 可以改变生成方向。

但控制主要发生在当次生成

Guidance 可以把当前采样过程推向目标区域,却不会根据最终候选的好坏继续更新模型。

最终结果没有形成反馈

一个候选是否真正接近闭合,并不会自动成为下一轮训练信号。

模型原本容易生成的区域 合理的线性肽/局部结构模式较多 可闭合区域 复杂、多条件、概率较低 Guidance 帮助本次采样靠近目标 示意:表达生成偏好与目标区域的关系,不是论文测得的二维潜空间
GeoCycler 的出发点:不仅要在生成时“拉一把”,还要让好的闭合结果反过来训练模型。
GeoCycler 怎么改

GeoCycler:保留原生成器,在外面增加“生成—评价—再训练”闭环

生成阶段仍由 CP-Composer base generator 完成。新增加的部分从完整候选生成之后才开始。

原有生成流程 · 保留 蛋白口袋 + 环化条件P + C CP-Composer 生成器完整扩散生成 VAE 解码低维表示 → 完整肽 候选序列 + 结构完整生成结束 GeoCycler 新增 · 生成后的反馈闭环 评价能否闭合按指定 topology 检查类型和几何 转换成奖励闭合越好,训练权重越高 继续训练生成器强化好的完整候选 更新 θ同一个模型 反馈写回原生成器,使下一轮生成分布发生变化
精简框架图:上半部分是两者共同的生成流程,下半部分是 GeoCycler 新增的训练反馈。

评价对象

完整生成结束后的候选,而不是中间某一步。

训练方式

好的候选权重更高,并可通过 replay 重复用于训练。

最终影响

同一个生成器以后更偏向闭合可行区域。

共同点与改进点

一页看懂:两者生成框架相同,控制写入模型的时机不同

汇报问题CP-ComposerGeoCycler
输入是什么蛋白口袋 + 指定环化条件相同
如何生成条件潜扩散从噪声生成低维肽表示,再由 VAE 解码相同
输出什么肽序列 + 全原子三维结构相同
如何满足环化要求生成时通过 constraint 与 guidance 控制保留原控制方式,并增加生成后的奖励训练
模型参数是否根据最终闭合结果更新不更新更新同一个生成器
核心能力模型“会听约束”模型进一步“偏好容易闭合的生成区域”
CP-Composer:解决“如何用一套模型表达并组合多种环化约束”。
GeoCycler:解决“如何把完整候选的闭合质量反过来训练这套模型”。
结果与边界

改进的直接结果:生成候选更容易满足闭合条件

在 GeoCycler 论文自己的统一评估协议下,四种指定 topology 的 pass@5 均高于 CP-Composer。

Head-to-tail:提升最明显

CP-Composer
75.27
GeoCycler
96.06
+20.79 个百分点,说明训练反馈可以显著提高终端闭合候选的出现概率。
TopologyCPGeoCycler提升
Stapled86.8489.91+3.07
Head-to-tail75.2796.06+20.79
Disulfide85.0694.63+9.57
Bicycle3.4511.49+8.04
注意:这些是几何闭合条件的计算成功率,不是实验合成成功率。Bicycle 仍然明显更难,说明多 anchor 环化尚未完全解决。

GeoCycler 仍然需要指定 topology

它不会自己决定采用 H2T、Disulfide、Stapled 或 Bicycle。

与 APCyc 的区别

APCyc 才把环化类型和连接位点作为由模型预测的设计变量。

最终结论:GeoCycler 保留了 CP-Composer 的生成框架,新增“生成后评价并继续训练”的闭环,把推理时的约束控制推进成训练时的生成偏好。

实验数字来自 GeoCycler 论文同一评估口径,不能与 CP-Composer 原论文表格中的另一组成功率直接拼接比较。