在生命科学和生物技术领域,蛋白质设计一直是一个极具挑战性的研究方向。随着人工智能技术的快速发展,特别是扩散模型在图像生成领域取得的巨大成功,研究人员开始将这些先进的技术应用于蛋白质结构预测和设计中。在这一背景下,Protpardelle 应运而生,为蛋白质工程带来了革命性的突破。
Protpardelle 是由 ProteinDesignLab 开发的一个全新的蛋白质生成模型。它的核心思想是将蛋白质结构视为一个连续的、可微分的空间,并使用扩散模型来捕捉这个空间中的复杂分布。与传统的基于序列的方法不同,Protpardelle 直接在三维空间中操作,能够同时考虑蛋白质的主链和侧链结构。
全原子模型:Protpardelle 不仅考虑蛋白质的主链结构,还能精确建模侧链的构象,这使得它能够生成更加精确和可靠的蛋白质结构。
扩散模型:借鉴了图像生成领域的先进技术,Protpardelle 使用扩散模型来逐步优化蛋白质结构,从而实现高质量的结构生成。
超构象状态:模型引入了一种创新的"超构象"概念,能够同时考虑多种可能的侧链状态,大大提高了生成结构的多样性和灵活性。
条件生成:Protpardelle 支持条件生成,可以根据用户指定的约束条件(如部分已知结构)来生成符合要求的蛋白质结构。
Protpardelle 的出现为蛋白质工程和药物设计领域带来了新的可能性。以下是一些潜在的应用场景:
新型蛋白质设计:研究人员可以使用 Protpardelle 设计全新的蛋白质结构,用于开发新的酶、抗体或其他功能性蛋白质。
蛋白质优化:通过对现有蛋白质进行局部修改或重新设计,可以改善其稳定性、活性或其他所需特性。
药物设计:Protpardelle 可以用于设计能够与特定靶点结合的蛋白质或肽类药物,加速新药开发过程。
蛋白质结构预测:尽管主要用于设计,Protpardelle 也可以用于预测未知蛋白质的结构,为结构生物学研究提供valuable insights。
材料科学:通过设计具有特定物理化学性质的蛋白质,Protpardelle 可能在生物材料开发中发挥重要作用。
Protpardelle 的开发团 队非常重视开源和社区协作。他们已经将相关代码开放在 GitHub 上,并提供了详细的使用说明。研究人员可以通过以下步骤开始使用 Protpardelle:
conda env create -f configs/environment.yml conda activate delle
条件设计:用户可以指定部分已知结构,让 Protpardelle 生成符合这些约束的蛋白质结构。
无条件生成:也可以让模型 自由生成指定长度范围内的蛋白质结构。
尽管 Protpardelle 已经展现出了巨大的潜力,但它仍处于快速发展阶段。开发团队计划在未来版本中加入更多功能:
Protpardelle 代表了蛋白质设计领域的一个重要里程碑。通过结合深度学习和结构生物学的前沿进展,它为研究人员提供了一个强大而灵活的工具,有望加速新药开发、酶工程和生物材料设计等多个领域的创新。随着模型的不断改进和应用范围的扩大,我们可以期待 Protpardelle 在未来为生命科学和生物技术带来更多突破性的进展。
对于那些对蛋白质设计感兴趣的研究人员和学生来说,现在正是一个绝佳的时机来学习和使用 Protpardelle。通过参与这个开源项目,不仅可以为自己的研究增添新的工具,还能为整个领域的发展贡献力量。让我们共同期待 Protpardelle 带来的无限可能!
参考文献:
Chu, A. E., et al. (2023). An all-atom protein generative model. bioRxiv. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.05.24.542194v1.full
ProteinDesignLab/protpardelle GitHub Repository. https://github.com/ProteinDesignLab/protpardelle
Dauparas, J., et al. (2022). Robust deep learning–based protein sequence design using ProteinMPNN. Science, 378(6615), 49-56.
Jumper, J., et al. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596(7873), 583-589.
Ho, J., et al. (2020). Denoising diffusion probabilistic models. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 6840-6851.
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种 应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造 的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉 处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号