AlphaFold3：当前复合物结构预测快速指南

如果现在要预测由蛋白、核酸、小分子、离子或修饰残基组成的生物分子复合物，AlphaFold3（AF3）是当前 AlphaFold 路线的主要入口。

这页只回答三个问题：什么时候值得用 AF3、结果怎么看、哪些结论不能只靠结构预测得到。

1. AF3 适合什么任务

AF3 可以在同一输入中描述多类分子组分，包括：

protein；
DNA；
RNA；
small-molecule ligand；
ion；
部分修饰或非标准化学组分。

因此它最适合的是复合物级结构假设，例如：

protein–protein interaction；
protein–DNA / RNA complex；
protein–ligand binding pose；
metal / cofactor-containing complex；
多组分 biomolecular assembly。

如果研究问题本身不依赖复合物结构，就没有必要为了“模型更新”而强行增加 AF3 分析。

2. 先把输入定义清楚

AF3 的结果高度依赖你给出的实体和化学上下文。

提交前至少确认：

序列和链边界是否正确；
是否缺少必要的 ligand、ion、cofactor 或修饰；
化学组分身份是否明确；
是否把本来互斥的组分错误地同时放入一个复合物；
是否需要多个独立 seed / sample 检查结果稳定性。

结构预测不能弥补错误的生物学问题定义。

3. 结果不要只看三维图

AF3 官方输出中最常用的置信度包括：

pLDDT

AF3 的 pLDDT 是 per-atom confidence estimate。高值通常意味着局部原子环境更可信，低值意味着模型对局部结构不确定。

低 pLDDT 不一定是“预测失败”，也可能来自柔性、无序或缺乏约束的区域。

PAE

PAE（Predicted Aligned Error）估计两个 token 之间相对位置和方向的不确定性。

它特别适合判断：

两个蛋白链的相对摆位；
domain–domain orientation；
ligand / nucleic-acid component 相对蛋白的位置。

局部 pLDDT 很高，并不意味着两个组分之间的相对位置也可信。

pTM / ipTM

pTM：整体复合物拓扑层面的预测置信度；
ipTM：界面相对位置层面的预测置信度。

AF3 还提供 chain-level 和 chain-pair-level 的 confidence metrics。真正关心某一个界面时，优先检查对应 chain pair，而不是只看全局排名。

4. 不要把固定阈值当成实验判定线

官方文档给出了某些 pTM / ipTM 值的经验解释，但这些数值主要用于模型置信度理解与候选排序。

不要把一个固定 ipTM、PAE 或 pLDDT 阈值直接写成：

“高于这个值就证明发生相互作用。”

不同分子类型、链长、界面大小和任务都会影响指标解释。尤其是小配体、短链和高度柔性组分，单一阈值更容易误导。

5. 一个预测复合物能支持什么

AF3 高置信度结果可以支持：

提出可能的复合物构象；
定位候选界面；
生成可测试的突变位点；
帮助解释已有结合或遗传数据；
为 docking、MD、实验结构或蛋白设计提供起点。

它不能单独证明：

两个分子在细胞里真的相互作用；
亲和力是多少；
哪个构象是唯一生理状态；
某个小分子具有真实药理活性；
某个位点突变一定改变功能。

6. 推荐的证据链

biological question
      ↓
AF3 complex prediction
      ↓
pLDDT + PAE + chain-pair confidence + clash checks
      ↓
independent sequence / conservation / genetics / omics evidence
      ↓
mutagenesis / binding / activity / structural experiment

如果结论停在 AF3 结构图，就应该把措辞限制在“预测”“候选”“结构假设”。

7. 网页版还是本地版

少量任务可以优先使用官方 AlphaFold Server。

需要以下能力时再考虑本地官方仓库：

批量运行；
固定代码版本和数据库；
自动化 pipeline；
更复杂的输入管理；
数据不能上传第三方服务。

本地部署的硬件、数据库大小和输入规范会随官方实现更新，不建议把某一代硬件配置写成永久要求。部署前直接检查官方 installation / input 文档。

8. 许可要分开看

当前官方仓库的源码采用 Apache License 2.0。

模型参数及其输出受单独的官方 Terms of Use / Prohibited Use Policy 约束。源码许可证和权重条款不是同一件事，尤其涉及商业合作、模型再训练或对外服务时，应直接检查最新官方条款。

9. 最小使用原则

使用 AF3 时保留四条纪律即可：

先确认输入实体和化学上下文正确；
看 confidence matrix，不只看三维渲染；
用 chain-pair 指标回答具体界面问题；
把结构预测放进独立证据链，而不是当成实验结果。

需要理解 Pairformer、扩散结构生成和 AF3 架构细节，可继续看本站的 AlphaFold3 原理深潜。