RosettaCommons/RFD4-Proteina

解決する課題

研究チームは、特定の機能役割を持つ新しいタンパク質や生体分子複合体（タンパク質バインダー、抗体、酵素、小分子ポケットなど）を設計する必要があります。従来の方法は遅く、多くの試行錯誤が必要です。このプロジェクトは、高レベルの設計条件から新規の生体分子を生成できる単一の基盤モデルを提供し、推測作業を削減し、モチーフ足場、部分精密化、報酬誘導最適化などのタスクを可能にします。

仕組み

これは、配列-構造共設計を実行するフローマッチング基盤モデルです。アミノ酸配列と3D構造を同時に生成します。設計意図は、注釈付きCIFファイルまたはテキストベースのYAML仕様で記述でき、固定モチーフ、ホットスポット、埋没要件、水素結合、またはチェーン全体の制約などの条件を設定できます。モデルは部分拡散（既存構造の再ノイズ化と精密化）と報酬誘導探索もサポートしており、候補設計は構造予測オラクルやカスタムメトリクスのスコアに基づいて分岐および剪定されます。推論はデフォルトで高速（torch.compileを使用）で、オプションでBioIRバックエンドで実行できます。コマンドラインツール（rfd4-generate、rfd4-evaluate）、Python API、またはHugging Face Diffusersパイプラインを介してモデルと対話します。

対象読者

これは、制御された特性を持つ新規の生体分子（モノマー、バインダー、抗体、ナノボディ、酵素、リガンドポケット）を生成したいタンパク質設計者、構造生物学者、計算研究者を対象としています。Linux、Python 3.12、NVIDIA GPUに精通し、柔軟でスクリプト可能な設計ワークフローを必要とするチームに適しています。モデルはHugging Faceで簡単に使用できるようにパッケージ化されており、インストール不要の実験用ブラウザベースのスタジオも含まれています。

ハイライト

• 1つのモデルで多くの設計タスクを処理：モノマー、タンパク質およびDNAバインダー、抗体およびナノボディ、酵素、モチーフ足場、小分子ポケット。
• 注釈付きCIF入力または単純なテキストベースのYAML仕様（固定モチーフ、ホットスポット、埋没、水素結合など）によるリッチな条件付け。
• 構造予測オラクルとカスタムメトリクスによってスコアリングされた生成パス上の報酬誘導探索。
• 部分拡散により、既存構造を精密化または多様化できます。
• デフォルトでtorch.compileによる高速推論、オプションのBioIRバックエンド。
• Hugging Faceモデル、Python API、コマンドラインツール、Diffusersパイプラインとして利用可能。