深度学习驱动的蛋白质设计技术与前沿实践-从基础到尖端应用大纲

深度学习驱动的蛋白质设计技术与前沿实践-从基础到尖端应用大纲
主要内容
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Rosetta蛋白质设计：
基础概念 一、Rosetta基础元素和Rosetta力场优化
1、Pose/mover/scorefunction
2、单体结构的扰动和优化：Minimization和Relax
3、蛋白复合物结构的扰动和优化
二、蛋白质结构viewer和Linux入门命令
1、用户属组及权限 目录文件属性
2、LINUX基础命令 环境变量
3、shell常用命令练习 vim编辑器
Rosetta蛋白质设计：
应用案例 三、RosettaScripts应用
1、Residue Selector, Task Operation, Filter等组件
2、结构从头设计：Blueprint
3、序列设计和优化：FastDesign
RFdiffusion 创新结构生成技术 四、背景介绍
1、结构生成过程中的物理能量函数与约束
2、基于Deep learning的预测模型和生成模型
3、结构验证与性能评估
五、RFdiffusion基于指定骨架的蛋白质结构设计
核心知识点：利用用户提供的特定结构框架进行蛋白质结构设计。
1、无约束单体设计（contigmap）：全新骨架的蛋白质结构创新设计，通过RFdiffusion实现从头生成新颖、非同源蛋白质结构
2、特定骨架引导设计 (scaffoldguided)：利用已有结构骨架指导蛋白质结构创新与改造
RFdiffusion 高级应用及领域热点 六、RFdiffusion含活性位点的蛋白质结构设计
核心知识点：使用RFdiffusion构建具有特定生物活性的蛋白质结构
1、Motifscaffold: inference.input_pdb & contigmap.inpaint_seq：如何整合已知活性位点信息，嫁接到设计的新蛋白质结构上
实例分析：酶活位点嫁接，对称位点嫁接的设计策略与实施
七、蛋白质-蛋白质相互作用界面（PPI）：Binder设计
核心知识点：利用·RFdiffusion设计能有效介导蛋白间相互作用的Binder区域。
1、ppi.hotspots：识别和利用PPI热点信息来定制Binder结构
2、设计实例：针对指定骨架和/或特定motif的Binder结构创建
八、RFdiffusion中的对称性设计
核心知识点：阐述如何在蛋白质结构设计中考虑并实现对称性特征。
1、Inference.symmetry: 对称性建模与控制
2、potentials：优化对称单元间的能量分布与稳定性
九、多样性
核心知识点：探究RFdiffusion在处理结构多样性上的机制和优势
diffuser.partial_T：局部扩散与全局优化相结合，提高结构多样性和稳健性
RFdiffusion中的noise
ProteinMPNN和LigandMPNN 序列设计与高级应用 十、ProteinMPNN序列设计入门
核心知识点：介绍ProteinMPNN的核心架构与训练过程，掌握ProteinMPNN和LigandMPNN在不同场景下的蛋白质结构序列设计流程
应用案例：
1、Monomer单体序列设计：用ProteinMPNN针对单体蛋白质进行序列设计
2、Complex复合物zhong 指定链设计：利用ProteinMPNN在复合物环境下设计特定链的序列，涉及链间相互作用的考虑与优化。
3、Models, Helper scripts, number of sequences：深入了解模型使用方法、辅助脚本的功能以及决定生成序列数量的因素
十一、指定设计位点与氨基酸偏好性设置
核心知识点：如何运用深度学习工具来精准控制特定氨基酸残基的位置与特性
应用案例：
1、Fix position与Redesign position：保留某些部位不变（Fix position）和重新设计其他部位（Redesign position）的具体操作。
2、Bias AA与Omit AA：在设计过程中如何设置氨基酸偏好性，包括优先选择某些氨基酸（Bias AA）和排除特定氨基酸（Omit AA），以满足特定功能需求或生物物理化学特性。
RFdiffusion与ProteinMPNN 高级应用与案例分析 十二、MPNN进阶应用
核心知识点：MPNN对称性处理与同聚多体设计、MPNN设计多样性与温度参数调控
应用案例：
1、MPNN处理对称性Symmetry：讲解MPNN如何识别和处理蛋白质的对称性特征，特别是对于Homooligomers（同聚多体）的设计。
2、Tied position（绑定位置）：探讨MPNN在处理需要保持多个位置协同变化以维持特定对称模式的情况下的具体方法。
3、MPNN设计多样性：探究MPNN如何通过温度参数调整来促进设计序列的多样性，以及多样性对最终蛋白质功能和稳定性的影响。
十三、Colabfold 结构预测与深度学习应用
1、MSA、pLDDT和pAE：介绍多序列比对（Multiple Sequence Alignment）、预测精度得分（predicted Local Distance Difference Test, pLDDT）和原子接触误差（predicted Atomic Error, pAE）在蛋白质结构预测中的重要作用。
2、逆转网络与幻想蛋白设计
探讨如何通过深度学习技术逆向设计已知结构或创造新型蛋白质结构可能性。
互动讨论 1、分享与解析近期领域内热点研究成果中RFdiffusion + ProteinMPNN的实际应用案例
2、讨论并解决实际操作中可能遇到的问题与挑战，进一步提升学员对深度学习在蛋白质结构设计领域中的理解和应用能力