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AlphaFold、RosettaFold等深度学习主意使靠得住的蛋白质结构预测变得广泛可行，但所有具有测试特点的蛋白质设计是通过基于物理的主意产生的，以是需一个通用框架征服在蛋白质设计上遇到的各种挑战。

扩散模子是一种生成式模拟办法，已被证明在图像和文本生成中很有用，并且合用于卵白质设计，美国华盛顿大学的David Baker传授及其团队基于此模子推出了卵白质设计工具RF diffusion。

1、 RF diffusion模型介绍

RF diffusion是通过精致调整RosettaFold的组织预测网络并其整合到一个降噪扩散模子中，消除几轮噪音后，天生了具有实际意义的蛋白质骨架，蛋白质骨架决定了蛋白质的形状和功能。

RosettaFold和RF diffusion的预测于是模子输入为前提，坐标调换为预测组织。RosettaFold拥有序列、组织模板以及初始坐标这三个信息的输入和输出通道，这使得其不妨完美适配“扩散”这个具有岁月尺度的序列和组织同时迭代的过程。所以RF diffusion在去噪过程中，主要输入的是来自上一步的噪声坐标，对于的设计任务，不妨供应一系列辅助调节信息，包含部门序列、折叠信息或固定的功能基序坐标「图1b」。

2、 蛋白质元件的设计

进行无条件式的卵白组织生成是查验生成模子质量的一个关头任务，生成的卵白质组织符合物理和化学规律。RF diffusion可发生差别长度的新单体卵白质，随着氨基酸长度的增加，RF diffusion预测的结果与已知组织的不同也会有所增加，但在生成小于300个氨基酸旁边的卵白质上具有特别好的才能。除此以外，RF diffusion能设计出一些知足对称组织的环状低聚物，但现在限于设计低聚的状态，这些低聚物可以用来做疫苗平台，药物输送和催化。

3、 功能性蛋白的设计

RF diffusion能够通过已知某段或者不连续的功能位点的氨基酸信息以及构造信息，设立一个稳固的支架支柱功能位点，并在绝大多数案例中的展现超越了其他模子，证明了其设计的功能主题具有广泛的代表性。

4、 结合蛋白的从头设计

RF diffusion设计了一种蛋白质粘合剂，并与其底物流感血凝素生成了复合物。用冷冻电镜剖析了其结构，结果展现，冷冻电镜剖析的结构与计算设计模型完美成亲，从而证明了RF diffusion的正确性。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06415-8

作者：木木