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ProteinMPNN / RFdiffusion 蛋白质设计

2022-2024 是蛋白质从头设计的革命年。 David Baker 实验室开源的 ProteinMPNN + RFdiffusion，让任何人都能”画”出新蛋白。 2024 年 Baker 因蛋白设计获诺贝尔化学奖。

核心模型

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模型年份任务核心思想
ProteinMPNN ⭐2022逆向折叠（结构→序列）MPNN（消息传递）+ 自回归
RFdiffusion ⭐2023从头生成结构扩散模型 + RoseTTAFold backbone
RFdiffusion32024全原子设计（蛋白-配体-核酸）升级版
Chroma2023从头生成蛋白扩散模型
LigandMPNN2024配体感知序列设计ProteinMPNN 改进
BindCraft2024Binder 设计端到端 binder
Boltz-Design2025AlphaFold3 启发的设计开源替代

核心工作流（Baker 实验室范式）

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1. RFdiffusion 生成骨架结构（给定目标或纯从头）
       ↓
2. ProteinMPNN 给骨架填序列（多次采样取最佳）
       ↓
3. AlphaFold2 / ESMFold 验证（预测结构是否符合设计）
       ↓
4. 实验验证（克隆、表达、纯化、活性测试）

核心概念

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概念一句话
逆向折叠（Inverse Folding）给结构找序列（“画图找文案”）
正向折叠（Forward Folding）给序列预测结构（AlphaFold 做的事）
From-Scratch 设计从噪声扩散出全新的骨架
Motif Scaffolding给定关键功能基序，设计支架
Binder 设计设计能特异结合某靶标的蛋白
Hallucination用结构预测反向”幻想”出序列

必读论文

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📘 Dauparas et al. (2022) — Robust deep learning-based protein sequence design using ProteinMPNN — Science

📘 Watson et al. (2023) — De novo design of protein structure and function with RFdiffusion — Nature

📘 Ingraham et al. (2023) — Illuminating protein space with a programmable generative model (Chroma) — Nature

📘 Vazquez-Torres et al. (2023) — De novo design of high-affinity binders of bioactive helical peptides — Nature

必看资源

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植物学应用

Section titled “植物学应用”
应用工具组合
设计抗病蛋白RFdiffusion + ProteinMPNN，靶向病原效应蛋白
改造光合酶ProteinMPNN 优化天然酶序列 + AF2 验证
设计新型抗菌肽RFpeptides / EvoBind 等多肽设计工具
农药降解酶设计同抗病蛋白
重金属结合蛋白用于污染修复

实操工具

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配套

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