1.引子｜为什么要用 AI 预测分子结构

• 解析生命：传统的结构解析方法如 X 射线晶体学、核磁共振谱以及冷冻电镜，往往耗时昂贵，且在解析某些复杂或动态体系时面临重大挑战
• 药物研发：AI 可在数小时内预测潜在药物靶点的 3D 结构，结合分子对接模拟，快速评估药物 - 靶标结合能力，减少湿实验试错成本，缩短药物发现周期
• 功能研究：AI 预测可揭示突变对蛋白质折叠的影响（如癌症相关突变），模拟蛋白质构象变化与功能关系，指导功能机制研究

AI 生物大分子结构预测方法（如AlphaFold,RoseTTAFold-All-Atom）部署门槛高、算力消耗大、流程复杂。我们是一个能够完全免部署、自然语言驱动、可在线调用的智能体，集成了当前生物分子结构预测 SOTA 模型——字节跳动 AML AI4Science 团队开发的 Protenix(Chen et al. (2025). bioRxiv)，助你轻松完成蛋白和小分子结构预测的相关任务！

Protenix 效果图 (图源：Protenix)

2.简介｜使用 Protenix Agent 前的准备

• 平台介绍：Protenix Agent 是星使智算旗下 GaliLeo 平台上的一款蛋白结构智能体。
• 注册地址：GaliLeo
• 所需信息：蛋白的序列 (语言描述或 fasta 文件) 或结构文件 pdb,cif 等 (现在支持让 Agent 下载 pdb，未来将支持更多样的输入如 uniprot ID), 小分子的 mol2,sdf 文件，Chemical Component Dictionary (CCD) code, SMILES 等
• 使用方式：通过自然语言交互，例如 我上传了一个fasta文件, 帮我预测所有蛋白的结构

3.实操｜实操演示

• step1|登陆：打开 GaliLeo 平台，进入 Protenix Agent 界面
• step2|输入任务描述：

• step3|AI 执行工作流：Agent 会自动识别输入，调用 Protenix 进行预测结构任务，期间它可能询问你的需求，请针对 AI 的需求进行逐点回复。在某些情况，AI 可能会遇到错误，他会尽可能自动修复，请尽可能引导他完成任务。

• step4|结果展示：你可以在文件中查看或下载预测的结构，完成后续的分析，例如 TMscore 计算等。

4.帮助｜更多案例和帮助

蛋白单体及复合物的结构预测

对于该任务，你可以在聊天框中将你的需求告诉 ADAM，它将自动帮你完成标准格式的输入并预测结构。例如：

帮我预测一下蛋白GAMGSSTSG的结构

帮我预测一下蛋白复合物的结构，序列分别是GAMGSSTSG，GAMGSSTAG，GAMGAAAGMG

批量蛋白结构预测

如果你有批量的蛋白想预测结构，你可以将其整理为如下格式 fasta 文件，如果是复合物，请在链间用：隔开

example.fasta:

>Protein_A_monomer
GAMGSSTSG
>protein_B_multimer
GAMGSSTSGGAMGSSTAG:GAMGAAAGMGGAMGAAAGMG

你需要在聊天框上传这个 example.fasta，然后与 ADAM 对话：

我上传了一个fasta文件，帮我预测所有蛋白的结构

蛋白，小分子，核酸复合物的结构预测

对于更复杂的复合物体系，聊天框中支持多样化的对话和上传方式以完成你的需求：

直接对话：

通过对话的方式告诉 ADAM 需求，你可以在聊天框告诉 ADAM 蛋白序列，核酸序列以及小分子的 SMILES 或者 CCD code (Chemical Component Dictionary (CCD) code )，你可以在CCDcode 下载链接和CCDcode 帮助文档中了解 CCD code，以及修饰 (也需要用 CCD code) 以及共价键等需求，完成结构预测，例如：

帮我预测下面的复合物结构:

蛋白序列:GAMGSSTSG
小分子smiles: C[C@]12CCc3c(ccc4cc(O)ccc34)[C@@H]1CCC2=O

帮我预测下面的复合物结构:
蛋白序列:GAMGSSTSG
小分子CCD code: ATP

你也可以更加灵活的 balabala 输入大白话

帮我预测蛋白序列GAMGSSTSG和和小分子C[C@]12CCc3c(ccc4cc(O)ccc34)[C@@H]1CCC2=O的复合物结构，蛋白序列的1号残基有HY3修饰(注意，这里的修饰必须是CCD code)，蛋白序列的2号残基和小分子C1原子有共价键

如果你不确定修饰或者小分子的 CCD code，你可以问 ADAM，但搜索到的信息不一定是准确的，所以更推荐你使用 smiles 或者提前调研 CCD code，通过聊天框告诉 ADAM

请帮我调用知识库搜索乙醇的ccd code

上传文件：

你可以上传带有蛋白，小分子和核酸的复合物 pdb 或者 cif 文件或者让 ADAM 下载 pdb 文件

我上传了一个pdb文件，帮我重新预测其结构

请下载PDB 1BC8，重新预测它的结构，并计算TMscore

你也可以单独上传部分文件，例如你可以单独上传一个 mol2 文件，然后对话说明额外信息：

我上传了一个小分子的mol2文件，帮我预测一下它和蛋白序列GAMGSSTSG的复合物结构

注意，当前版本虽然支持灵活的上传和对话来实现需求，但可能不稳定，如出现错误请及时反馈。

PS/tips

由于 LLM 天然上下文感知的一些缺陷，请在对话过程中尽量积极引导 AI 做事，对 ADAM 的询问进行逐点回答并重复它即将做的事情，修正错误，写出更多明确的信息。下面我将给你一些聊天的建议

• 1.加强指示

重复 AI 要进行的动作来加强行为指示，例如当 AI 回复：

目前已经完成格式转换和msa搜索步骤，接下来我进行结构预测。

你可以回答：

好的，请继续预测结构

这样比简单回答继续调用工具成功的概率高。

• 2.引导 AI 修复错误

当 ADAM 出现错误时，可以引导 ADAM 修正错误，以完成任务的进行，如 ADAM 返回

在进行msa搜索时出现了错误，报错信息显示 ./protenix_task.json 文件不存在。我将重新保存汇总的json文件到指定路径，然后再次进行msa搜索。

你可以回答：

重新保存再搜索吧

这样可以引导 ADAM 修正错误，以完成任务的进行

• 3.手动分解任务

你可以手动分解任务，而不是一次性让 ADAM 完成所有任务。例如，可以把“下载 pdb”和“预测结构”分开做，提高调用成功的概率

5.问题｜常见问题 Q&A

6.总结

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