在线教程丨 David Baker 团队开源 RFdiffusion3，实现全原子蛋白质设计的生成式突破
💡
原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
近年来，生成式深度学习在蛋白质设计领域取得了进展。RFdiffusion3（RFD3）模型能够生成与非蛋白质组分相互作用的蛋白质三维结构，简化了原子级约束，降低了计算开销，展现了广泛的适用性。
🎯
关键要点
- 近年来，生成式深度学习在新功能蛋白质设计方面取得显著进展。
- 大多数方法采用氨基酸残基水平的蛋白质表示，设计蛋白质单体和相互作用体系，但分辨率不足。
- RFdiffusion2克服了部分局限，但仍难以与非蛋白质组分形成额外的侧链相互作用。
- RFdiffusion3（RFD3）模型能够生成与非蛋白质组分相互作用的蛋白质三维结构。
- RFD3对所有聚合物原子进行显式建模，简化了复杂原子级约束条件的处理。
- RFD3的全原子架构提供了对氢键、配体接触及核酸相互作用的精确控制。
- RFD3的信息提取模块设计更为轻量，显著降低计算开销，模型仅包含1.68亿可训练参数。
- 研究团队展示了RFD3的广泛适用性，能够快速生成受复杂原子级约束引导的蛋白质结构。
- RFdiffusion3模型现已上线HyperAI超神经官网，用户可体验并领取算力福利。
❓
延伸问答
RFdiffusion3模型的主要功能是什么？
RFdiffusion3模型能够生成与非蛋白质组分相互作用的蛋白质三维结构，简化了复杂的原子级约束处理。
RFdiffusion3与之前的模型相比有什么优势？
RFdiffusion3对所有聚合物原子进行显式建模，提供了对氢键和配体接触的精确控制，并显著降低了计算开销。
如何使用RFdiffusion3模型进行蛋白质设计？
用户可以通过HyperAI超神经官网的教程板块在线运行RFdiffusion3模型，体验蛋白质设计的过程。
RFdiffusion3模型的计算开销如何？
RFdiffusion3的设计使得计算开销显著降低，模型仅包含1.68亿可训练参数。
RFdiffusion3模型的适用性如何？
研究团队展示了RFdiffusion3的广泛适用性，能够快速生成受复杂原子级约束引导的蛋白质结构。
RFdiffusion3模型的开发团队是谁？
RFdiffusion3模型由诺奖得主David Baker团队开发。
➡️
