推荐开源项目：Iterative Refinement Graph Neural Network for Antibody Sequence-Structure Co-Design (RefineGN...

推荐开源项目：Iterative Refinement Graph Neural Network for Antibody Sequence-Structure Co-Design (RefineGNN)

RefineGNN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RefineGNN

项目介绍

RefineGNN 是一个基于图神经网络（GNN）的开源项目，专注于抗体序列-结构共设计。该项目实现了 ICLR 2022 论文中的方法，旨在通过迭代精化技术，提升抗体序列和结构的预测精度。项目已在 Linux 环境下进行了充分测试，并提供了详细的依赖包和训练脚本，方便研究人员和开发者快速上手。

项目技术分析

核心技术

RefineGNN 主要基于 PyTorch 框架，利用图神经网络进行抗体序列和结构的建模和预测。项目依赖以下关键技术组件：

• CUDA: 用于加速深度学习计算，要求版本不低于 11.1。
• PyTorch: 使用 1.8.2 LTS 版本，确保稳定性和兼容性。
• Numpy: 用于数值计算，要求版本不低于 1.18.1。
• tqdm: 用于显示训练进度条，提升用户体验。

模型结构

RefineGNN 采用多分辨率建模技术，通过不同尺度的图神经网络层捕捉抗体序列和结构的复杂关系。默认超参数包括隐藏层维度 256、消息传递层数 4、KNN 邻居大小 9 和框架残基块大小 8。

项目及技术应用场景

语言模型和 CDR 结构预测

RefineGNN 可用于训练和预测抗体互补决定区（CDR）的结构。数据来源于 Structural Antibody Database (SAbDab)，支持 CDR-H1、CDR-H2 和 CDR-H3 的训练和预测。用户可通过简单脚本进行模型训练和推理，适用于抗体设计和药物开发。

抗原结合抗体设计

RefineGNN 还支持抗原结合抗体设计任务。通过训练模型生成大量 CDR-H3 序列，并筛选出最优候选序列，帮助研究人员快速找到具有高亲和力的抗体。

CDR 结构预测

除了序列设计，RefineGNN 也可用于预测给定抗体 VH 序列的 CDR 环结构。提供了预训练模型和脚本，用户可直接生成并可视化预测的 CDR 结构。

Covid 中和优化

RefineGNN 还应用于 Covid 中和优化实验，结合 SRU 模型进行中和预测，助力新冠病毒抗体研究。

项目特点

高效性

RefineGNN 在 GPU 环境下表现优异，支持多分辨率建模，提升预测精度。同时，提供了低内存消耗的训练选项，适用于不同硬件条件的用户。

易用性

项目提供了详细的安装指南和训练脚本，用户只需少量配置即可开始模型训练和推理。预训练模型和示例数据进一步降低了使用门槛。

多功能性

RefineGNN 支持多种抗体设计任务，包括 CDR 结构预测、抗原结合抗体设计和 Covid 中和优化，满足不同研究需求。

开源性

项目完全开源，代码透明，便于研究人员进行二次开发和定制化修改。

结语

RefineGNN 是一个功能强大、易于使用的抗体序列-结构共设计工具，适用于生物医药领域的科研和开发。通过高效的图神经网络模型和丰富的应用场景，RefineGNN 助力研究人员加速抗体药物的研发进程。立即访问项目仓库，体验这一前沿技术的强大功能！

项目链接

RefineGNN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RefineGNN