原子-全新蛋白设计的舞蹈：扩散模型视角
生物大分子
2025-04-24 v1 人工智能
摘要
蛋白质的全新设计指的是创建具有特定结构和功能的蛋白质，这些蛋白质不自然存在于身体中。近年来，高质量的蛋白质结构和序列数据的积累，以及技术的进步，为将生成式人工智能模型成功应用于蛋白质设计铺平了道路。这些模型超越了依赖片段和生物信息学的传统方法，显著提高了蛋白质全新设计的成功率，降低了实验成本，推动了该领域的突破。尽管存在各种生成式AI模型，但扩散模型在蛋白质设计中取得了最具前景的成果。过去二三年间，已涌现出十余个基于扩散模型的蛋白质设计模型。其中，代表性模型RFDiffusion在25个蛋白质设计任务中的成功率远超传统方法，其他AI方法如RFjoint和hallucination亦取得了显著成绩。本综述将系统性地考察扩散模型在生成蛋白质主干和序列方面的应用。我们将探讨不同模型的优势与局限性，总结使用扩散模型进行蛋白质设计的成功案例，并讨论未来的发展方向。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.16479,
title = {The Dance of Atoms-De Novo Protein Design with Diffusion Model},
author = {Yujie Qin and Ming He and Changyong Yu and Ming Ni and Xian Liu and Xiaochen Bo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.16479},
year = {2025}
}