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

通过设计特定的蛋白质结构，可以实现预期的生物功能，如催化特定化学反应、识别和结合特定分子、调控生物信号传导等，为生物医学、药物研发、生物技术等领域提供重要工具和解决方案。传统的蛋白质设计方法主要依赖于已知蛋白质结构的同源建模、理性设计等技术，这些方法在面对全新功能的蛋白质设计、复杂结构的改造以及大规模高通量设计时存在诸多局限，如设计空间有限、效率低下、成功率不高、难以预测和优化蛋白质的稳定性和功能等。

深度学习技术通过从大量数据中学习特征和模式，能够识别蛋白质序列与结构之间的复杂关系，从而在蛋白质设计中实现从序列到结构的高效预测和生成。深度学习模型可以将蛋白质设计的多个环节，如序列设计、结构预测、优化等整合到一个端到端的流程中，简化操作步骤，提高设计效率和准确性。

Rosetta是一款经典的蛋白质建模和分析软件，其基于物理能量函数和蒙特卡洛搜索算法，能够对蛋白质结构进行精确的预测和优化。Rosetta提供了丰富的模块和工具，如RosettaScripts，为蛋白质设计提供了强大的基础支持。RFdiffusion是一种基于深度学习的蛋白质结构生成技术，它利用扩散模型和自回归生成模型，能够从头生成新颖的蛋白质结构，并且在特定骨架引导设计、活性位点嫁接、对称性设计等方面展现出独特的优势，为蛋白质设计开辟了新的思路和方法。

面向生物学、药学、基础医学、畜牧与动物医学、肿瘤学、生物医学工程等领域的研究人员、工程师、研究生和对超表面技术感兴趣的专业人士。通过本课程的学习，参与者将能够掌握蛋白质设计的关键技术和理论，为未来的职业发展和技术创新打下坚实的基础。

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

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 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 2 、结构从头设计：Blueprint

3 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 、 Protein MPNN 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（Fixposition）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