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AAAI | AI 扩散分子生成走向动态口袋:Apo2Mol 的方法逻辑、实验结果与局限

论文题目: Apo2Mol: 3D Molecule Generation via Dynamic Pocket-Aware Diffusion Models 作者: Xinzhe Zheng, Shiyu Jiang, Gustavo Seabra, Chenglong Li, Yanjun Li 单位: University of Florida 会议: AAAI-26 代码: https://github.com/AIDD-LiLab/Apo2Mol 核心贡献一句话: Apo2Mol 将 apo 蛋白口袋到 holo 蛋白口袋的构象变化纳入 3D 分子扩散生成过程,在输入未结合态蛋白结构...

Nature | 把 RoseTTAFold 变成生成模型:RFdiffusion 的方法细节、实验结果与局限

RFdiffusion 是 AI 蛋白设计领域非常值得精读的一篇工作。它的核心贡献不是简单把扩散模型搬到蛋白上,而是把 RoseTTAFold 这类结构预测网络改造成蛋白骨架生成器,让模型从随机残基框架出发,逐步去噪生成可设计、可折叠、可实验验证的蛋白结构。更重要的是,它不只生成单体蛋白,还能根据对称性、靶蛋白界面、功能基序和酶活性位点等条件进行定向设计。本文将详细拆解 RFdiffusion 的问题背景、模型表示、扩散过程、条件生成机制、ProteinMPNN 后处理、AlphaFold2 过滤、实验验证结果,并讨论它在真实 AI 制药与蛋白工程中的价值和边界。

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