[论文解读] Diffusion Models in Bioinformatics: A New Wave of Deep Learning Revolution in Action
本评论综述扩散模型及其在生物信息学中的应用，概述从 cryo-EM 到单细胞分析、蛋白设计以及药物设计的基础与领域。
Denoising diffusion models have emerged as one of the most powerful generative models in recent years. They have achieved remarkable success in many fields, such as computer vision, natural language processing (NLP), and bioinformatics. Although there are a few excellent reviews on diffusion models and their applications in computer vision and NLP, there is a lack of an overview of their applications in bioinformatics. This review aims to provide a rather thorough overview of the applications of diffusion models in bioinformatics to aid their further development in bioinformatics and computational biology. We start with an introduction of the key concepts and theoretical foundations of three cornerstone diffusion modeling frameworks (denoising diffusion probabilistic models, noise-conditioned scoring networks, and stochastic differential equations), followed by a comprehensive description of diffusion models employed in the different domains of bioinformatics, including cryo-EM data enhancement, single-cell data analysis, protein design and generation, drug and small molecule design, and protein-ligand interaction. The review is concluded with a summary of the potential new development and applications of diffusion models in bioinformatics.
研究动机与目标
- 解释扩散建模的关键概念与理论基础（去噪扩散概率模型、噪声条件评分网络和随机微分方程）。
- 在生物信息学各领域对扩散模型应用进行综述，以映射当前的用例和方法。
- 总结挑战、局限性以及潜在的未来方向，以指导计算生物学的进一步发展。
提出的方法
- 介绍并解释三种核心的扩散建模框架：去噪扩散概率模型、噪声条件评分网络和随机微分方程。
- 逐领域对扩散模型在生物信息学中的应用进行综述（cryo-EM 数据增强、单细胞数据分析、蛋白质设计与生成、药物和小分子设计、蛋白-配体相互作用）。
- 综合洞见并讨论生物信息学中潜在的新发展与应用。
实验结果
研究问题
- RQ1与生物信息学相关的核心扩散建模框架有哪些，它们在概念和计算上有何不同？
- RQ2扩散模型如何在生物信息学的各领域中应用，如 cryo-EM、单细胞分析和分子设计？
- RQ3在生物信息学中使用扩散模型的当前局限性与挑战有哪些，提出了哪些未来方向？
主要发现
- 扩散模型被视为具有广泛适用性的强大生成模型，在生物信息学中具有广泛的适用性。
- 该综述对扩散模型在多个生物信息学领域的应用进行了全面映射。
- 它讨论了理论基础和实际考虑因素，以促进计算生物学的进一步发展。
- 本文强调了扩散模型在生物信息学中潜在的新发展与应用。
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