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AlphaFold、RosettaFold等深度学习想法使可靠的蛋白质结构预测变得广泛可行，但所有具有尝试特点的全新蛋白质设计是通过基于物理的想法产生的，因而需一个通用框架征服在蛋白质设计上遇到的多样挑战。

扩散模子是一种天生式模拟想法，已被说明在图像和文本天生中有用，并且适用于蛋白质设计，美国华盛顿大学的David Baker教授及其团队基于此模子推出了蛋白质设计工具RF diffusion。

1、 RF diffusion模型介绍

RF diffusion是通过精巧调整RosettaFold的组织预测网络并其整合到一个降噪扩散模型中，消除几轮噪音后，生成了具有现实意义的卵白质骨架，卵白质骨架酌夺了卵白质的形状和功能。

RosettaFold和RF diffusion的预测于是模型输入为前提，坐标变换为预测组织。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，这使得其没关系完美适配“扩散”这个具有年华尺度的序列和组织同时迭代的过程。以是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，没关系供给一系列协助调节信息，包孕部门序列、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

进行无前提式的卵白布局生成是查验生成模型质量的一个关键任务，生成的卵白质布局必须适合物理和化学规律。RF diffusion可爆发分别长度的新单体卵白质，跟着氨基酸长度的添补，RF diffusion预测的结果与已知布局的区别也会有所添补，但在生成小于300个氨基酸傍边的卵白质上具有特殊好的能力。除此以外，RF diffusion能设计出少许餍足对称布局的环状低聚物，但如今限于设计低聚的状态，这些低聚物可以用来做疫苗平台，药物运输和催化。

3、 功能性蛋白的设计

RF diffusion可以通过已知某段或者不连续的功能位点的氨基酸信息以及布局信息，建立一个安稳的支架支撑功能位点，并在绝大多数案例中的再现高出了其他模型，表明了其设计的功能要旨具有广泛的代表性。

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天生了复合物。用冷冻电镜分析了其构造，结果表现，冷冻电镜分析的构造与计算设计模子完美匹配，从而证明了RF diffusion的切确性。

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

作者：木木