Posição
Uniu um preditor de estrutura pré-treinado à difusão generativa e testou designs diversos experimentalmente. Métodos posteriores de suporte de motivo catalítico partem dele diretamente.
Geração de esqueleto · Baker lab · 2023
RFdiffusion
Gera esqueletos de proteína a partir de restrições de design, ajustando o RoseTTAFold para remover ruído de posições e orientações de resíduos. Suporta design de ligantes, montagens simétricas e suporte de motivos. O design de sequência é um passo separado, depois.
Em linguagem simples
Ele parte de ruído aleatório e remove o ruído passo a passo até aparecer um esqueleto de proteína. Você pode fixar partes: mantenha este motivo, ligue àquele alvo, obedeça a esta simetria.
Uma forma de imaginar
O mesmo truque que transforma chuvisco em imagem, aplicado a uma proteína. Você segura algumas peças e deixa o processo inventar tudo em volta.
O engano mais comum
O que sai é geometria, não uma proteína. Ainda não tem sequência, e as taxas de sucesso relatadas já pressupõem filtragem pesada antes de qualquer síntese.
Como é montado
Escolha um componente para lerCondicionamento
Esqueleto ruidoso
Coordenadas do esqueleto
Rodar
Gerar um esqueleto que sustenta um motivopython scripts/run_inference.py \
inference.output_prefix=out/motif \
inference.input_pdb=motif.pdb \
'contigmap.contigs=[20-20/A10-25/15-15]' \
inference.num_designs=10
# then give the backbones a sequence, then check they fold back:
# ProteinMPNN -> ESMFold -> keep what matchesEstes trechos não foram executados aqui. Versões mudam: confira o cartão do modelo antes de confiar em qualquer linha.
Distinções
- A difusão roda sobre referenciais de resíduo, então a geometria do esqueleto continua legal sem restrições extras.
- O removedor de ruído parte de uma rede que já conhece estrutura de proteína.
- A saída não tem sequência. O ProteinMPNN e uma verificação de enovelamento completam o pipeline.
Limites
O sucesso é relatado por design testado, e a filtragem in silico faz boa parte do trabalho. O RFdiffusion2 removeu a exigência de especificar posições de resíduo para um motivo catalítico, sustentando os 41 sítios ativos do seu benchmark contra 16 dos métodos anteriores.
Pesos e código
Conferido no registro, não de memória| Repositório | Tamanho | Licença | Observação |
|---|---|---|---|
| RosettaCommons/RFdiffusion | Open weights | BSD | — |
| dn6/RFDiffusion-3 | All-atom successor | See repository | Community mirror |
Fontes
Cada número acima vem de uma destasWatson et al. 2023, Nature. De novo design of protein structure and function with RFdiffusionRevisado por paresAhern et al. 2025, Nature Methods. Atom-level enzyme active site scaffolding using RFdiffusion2Revisado por pares