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2023-12-09-文献汇报(向春林)
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原文链接: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06415-8 2023年7月11日,美国华盛顿大学David Baker作为通讯作者,在Nature上发表文章De novo design of protein structure and function with RFdiffusion,开发者通过微调结构预测网络RosseTTAFold,使其在扩散模型中完成蛋白结构去噪任务,并将这一深度学习框架命名为RFdiffusion。此方法能够成功应用于从单体、对称寡聚蛋白设计、蛋白结构功能域骨架设计到靶点结合蛋白设计等一系列蛋白设计场景,在准确性、普适性、蛋白复杂程度等方面都超过目前已有的蛋白设计手段。 综上所述,RFdiffusion可以在无限制条件下生成不同单体蛋白,在600氨基酸长度以下保持了较高的准确性;该方法可以设计更高阶的对称蛋白而不局限于循环对称;就骨架设计,RFdiffusion相比于蛋白幻想速度更快,相比于RFjoint所需的起始信息更少;就binder设计,RFdiffusion实验成功率相比于以往方法有两个数量级的提升。总的来说,RFdiffusion的准确性、可靠性以及可解决问题的复杂度与广泛程度超过目前已有蛋白设计方法。未来,随着RosseTTAFold预测功能的扩展,RFdiffusion或可应用于核酸结合蛋白、特定配体结合蛋白的设计。
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