蛋白质是生命体系中最重要的功能分子之一,承担了从催化化学反应到支撑细胞结构等各种关键任务。蛋白结构设计(Protein Structure Design)指的是根据预期功能或目标,设计新的蛋白质三维结构,从而创造具有特定性质或活性的蛋白质。
RFdiffusion 是由华盛顿大学 David Baker 团队开发的一种基于扩散模型的蛋白质结构生成方法。它将 RoseTTAFold 的结构预测能力与扩散生成模型相结合,能够从头设计出具有特定功能的蛋白质结构,它能够帮你完成下列任务:
从头设计蛋白质单体:生成具有特定拓扑结构的新蛋白质。
蛋白质结合剂设计:设计能够特异性结合目标分子的蛋白质。
对称性寡聚体设计:构建具有特定对称性的蛋白质复合物。
酶活性位点支架设计:为酶的活性位点设计稳定的结构支架。
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| RFdiffusion(图源:RFdiffusion) |
由于部署 RFdiffusion 并执行结构设计流程相对复杂。我们在平台上部署了一个自然语言驱动、可在线调用的结构设计智能体——RFdiffusion Agent,助你轻松完成蛋白的结构设计
ps: 1.0.0 版本支持从头设计蛋白质单体,蛋白质结合剂设计和酶活性位点支架设计,未来将上线更多功能
请帮我无条件设计10个蛋白
Agent 将为你直接完成任务
该任务是使用 RFdiffusion设计能够特异性结合目标蛋白的蛋白质。
我们建议你对自己想设计的蛋白提前有所了解,当然,如果你完全是小白,你也可以把结构上传到 Agent 平台,并询问 Agent:"帮我看一下设计的可行链"

AI 将为你提供可行的链和连续的编号范围,你可以参考它给出的可行链来提供条件设计配体
Agent 将为你直接完成任务,你可以在文件中预览或下载设计的结构

该任务是使用 RFdiffusion为酶的活性位点或其他功能位点设计稳定的结构支架。
Agent 将为你直接完成任务,你可以在文件中预览或下载设计的结构
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
仔细阅读 AI 询问的内容并进行逐点回复,加强行为指示,例如当 Agent 回答
但目前我还不清楚你想要设计的配体长度、设计的蛋白数量以及是否指定了热点残基,同时默认保存的前缀为binder_outputs/binder_design,你是否需要修改这个保存前缀呢?请提供这些信息,以便我能准确地为你运行RFdiffusion进行蛋白配体设计。
你可以回答:
不需要修改前缀,设计长度为30,设计2个蛋白。
这样进行逐点回复让 Agent 明确你的信息
当 ADAM 出现错误时,可以引导 ADAM 修正错误,以完成任务的进行,当遇到错误时,可以让 AI 搜索知识库查询解决办法
帮我搜索知识库查询解决方案

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“结构设计”分开做,提高调用成功的概率
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