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解決的問題

BioEmu 是設計用於僅根據氨基酸序列，對蛋白質單體的平衡結構分佈進行採樣。它解決了生成能代表蛋白質結構集合（而非單一靜態結構）的物理上合理的蛋白質構象的挑戰。

工作原理

本專案使用生成式深度學習模型，從近似平衡分佈中進行採樣。它整合 ColabFold 與 AlphaFold2，用於取得 MSA（多序列比對）與生成嵌入。為確保物理真實性，它在去噪過程中採用引導系統，透過應用位能函數來避免常見的偽影，例如空間位阻衝突與鍊斷裂。此引導系統透過兩種演算法實現：序貫蒙地卡羅（SMC）與費曼－卡克校正器（FKC）。

適用對象

本工具適用於需要從序列生成蛋白質結構集合的結構生物學、生物化學與計算蛋白質科學領域的研究人員。

主要特色

• 物理引導：使用位能函數引導擴散過程，以獲得物理上有效的結構。
• 整合式流程：整合 ColabFold 與 AlphaFold2，實現 MSA 與嵌入生成的無縫銜接。
• 支援集合採樣：專注於結構的平衡分佈，而非單一預測結果。
• 後處理工具：包含透過 HPacker 進行側鏈重建與分子動力學（MD）平衡化的介面。