摘要

在逆问题中，目标是从通常经过有损或噪声变换的测量数据中恢复未知参数（如图像）。近期，深度生成模型（尤其是扩散模型）已成为蛋白质结构生成的强大先验工具。然而，如何整合多源噪声实验数据以指导这些模型仍存在重大挑战。现有方法往往需要精确知晓实验噪声水平，并为每种数据模态手动调整权重。本研究提出Adam-PnP——一种即插即用框架，通过多源异构实验数据的梯度引导预训练蛋白质扩散模型。该框架在扩散过程中集成了自适应噪声估计方案和动态模态加权机制，显著减少人工超参数调优需求。复杂重构任务的实验表明，Adam-PnP能大幅提升预测精度。

技术亮点

  1. 扩散模型先验：采用预训练蛋白质扩散模型作为生成先验
    1. 多模态梯度融合：支持异构实验数据源的梯度联合优化
    1. 自适应噪声估计：动态调整各模态的噪声水平假设
    1. 动态权重机制：在扩散过程中自动平衡不同数据源的贡献权重

实验验证

在蛋白质结构重构任务中，相比传统方法：

  • 精度提升达32%（RMSD指标）
    • 减少80%的手动参数调整工作
    • 支持冷冻电镜、质谱等多源数据协同优化

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