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news 2025/7/3 13:34:02

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文章目录

Atomic context-conditioned protein sequence design using LigandMPNN
- - - 作者信息
    - 背景
    - 难点
    - 模型架构
    - - ProteinMPNN
      - LigandMPNN
      - 输入特征：
        输出
        模型
        算法
        侧链堆积模型
        数据
    - 模型效果
    - - 1. 测定5A内的蛋白质侧链的序列恢复率
        2. 消融实验
        3. 评估侧链包装性能(侧链chi角)
        4. 测试为小分子设计结合位点的能力
    - 思考与讨论：

Atomic context-conditioned protein sequence design using LigandMPNN

作者信息

David Baker

背景

De novo protein design 主要分为三步：

生成适合目标功能的蛋白质骨架。

RFdiffusion 去噪扩散概率模型 + RF结构预测网络

Chroma 扩散模型+分子图神经网络，用于骨架合成和全原子设计

Proteus 通过集成基于图的三角形技术和多轨交互网络+局部图建模来降低计算复杂度，实现RFdiffusion相似的主干设计能力，同时能达到Chroma相似的蛋白生成速度。
为每个蛋白骨架进行氨基酸序列设计，从而驱动折叠到目标结构，并进行功能所需的特定相互作用(如酶活性位点)。

ProDCoNN

DenseCPD

Rosetta

ProteinMPNN (参考