Rosetta入门指南

最新推荐文章于 2025-11-25 11:19:36 发布
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#学习 #经验分享 #机器学习

这是一份Rosetta的入门指南，详细介绍了如何利用Rosetta进行机器学习集成多组学数据、从头蛋白抗体设计以及在药物研发中的结构优化应用。同时探讨了计算机辅助药物设计，包括蛋白结构分析、虚拟筛选和分子对接技术。

Rosetta入门指南 | 机器学习集成多组学、Rosetta从头蛋白抗体设计、计算机辅助药物设计
专题一：集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用专题
专题二：Rosetta从头蛋白抗体设计、结构优化及在药物研发中的应用专题
专题三：CADD蛋白结构分析、虚拟筛选、分子对接（蛋白-蛋白、蛋白-多肽）

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需要提供两个蛋白结构的输入文件COL_D.pdb和IMM_D.pdb文件，以及1v74.pdb（预对接文件）文件在input_files文件夹下（如果只进行刚性对接可以只准备预对接文件）蛋白-蛋白对接一直是分子模拟中非常重要同时非常难解决的问题，相较于小分子与蛋白之间的对接，蛋白-蛋白对接如今较不成熟，在蛋白-蛋白对接之前，最好能够搜集更多的文献进行支持，让模拟的结果不空洞，才能保证对接的准确性。在进行对接前应对对接的位置有预先的了解并将要对接的蛋白放在预计的对接位置，手动生成预对接的结构文件。
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Rosetta中文教程（一）
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rosetta使用相关——(待完善)
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免费虚拟筛选软件 - PyRx
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PyRx是一款集成了autodock与vina程序且在windows平台上的虚拟筛选软件。目前只有0.8版本是免费的（同名公众浩后台回复：‘pyrx’），其余的版本都存在版权限制。
Rosetta 二：手把手教你用Rosetta的全局对接模块
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虚拟筛选（基础概要）
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通常所说的虚拟筛选是图中A区域所示的过程。在获得Hit Componds后，一般有条件的可以直接用实验验证。但为了提升阳性率，降低实验成本，也可以继续进行B区域所示过程，运用分子动力学模拟的手段进一步过滤Hit Componds（但此步往往耗时较长，操作也更为繁琐，门槛更高）。关注** grosetta**公众号，回复"虚拟筛选"获得相关学习资源。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
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【Betaflight源码学习】Betaflight 嵌入式操作系统架构解析：与 FreeRTOS 的深度对比
曾记否@
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Betaflight飞控系统采用轻量级自研调度机制，与FreeRTOS形成鲜明对比。该系统基于时间片的非抢占式调度，通过scheduler()函数顺序执行任务，确保飞控关键任务获得确定性执行时间。其核心taskDescriptor_t结构体包含任务函数指针、执行频率等参数，所有任务在枚举列表中明确定义。这种高度优化的调度方式为无人机控制提供了低延迟保障，但牺牲了部分系统灵活性。两种架构在任务调度策略、实时性保障等方面存在根本差异，直接影响飞控系统性能表现。
学习笔记——基础hash思想及其简单C++实现
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哈希表是一种查找时间复杂度为O(1)的高效数据结构，通过哈希函数将数据映射到固定位置实现快速查询。本文介绍了哈希表的核心概念，包括哈希函数（重点讲解除留余数法）、负载因子和哈希冲突。针对冲突问题，详细阐述了开放定址法（含线性探测、二次探测）和链地址法两种解决方案。文章还通过计数排序示例说明哈希思想，并探讨了实现中的关键问题，如扩容策略、处理非整数类型键值的方法等。哈希表性能优异但需合理设计，否则可能退化为O(n)复杂度。
STM32外设学习-I2C通信(代码)--MPU6050--笔记
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本文介绍了使用STM32硬件I2C外设读取MPU6050的步骤。首先说明了硬件接线注意事项，由于PA6和PA7被OLED占用，必须使用PB10和PB11引脚。然后详细讲解了I2C初始化配置过程，包括时钟频率、占空比选择、应答位设置等参数。重点分析了硬件I2C的非阻塞特性，需要通过检查标志位确保操作完成。文章详细说明了主机发送和接收的时序流程，包括各种EV事件的等待条件，特别强调了最后一个字节接收前需要提前设置ACK和STOP位。最后针对死循环等待问题，提出了超时退出机制的解决方案，使程序更加安全可靠。
DeepSeek少样本学习
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二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。
谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？
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从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化 ，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。
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并行(parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。就好像两个人各拿一把铁锨在挖坑，一小时后，每人一个大坑。所以无论从微观还是从宏观来看，二者都是一起执行的。来个比喻：并发是一个人同时吃三个馒头，而并行是三个人同时吃三个馒头。并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。并发是逻辑上的同时发生，而并行是物理上的同时发生。并发是指一个处理器同时处理多个任务。
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