Protenix-v1模型使用入口，开源生物分子结构预测的新标杆

Protenix-v1是字节跳动Seed团队开源的生物分子结构预测模型，首个在严格对齐AlphaFold 3数据截止日（2021-09-30）、模型规模和推理预算条件下，性能达到甚至超越AF3的完全开源模型。复现了AF3的推理时扩展能力，增加采样预算可带来对数线性性能提升。抗体-抗原预测DockQ成功率可从36%提升至47.68%，为高柔性对接任务提供可扩展的精度解决方案。

Protenix-v1主要功能：

1、复合物结构预测：

支持蛋白质-蛋白质、抗体-抗原、蛋白质-核酸、蛋白质-小分子等多类生物分子复合物的高精度三维结构预测。

2、RNA MSA支持：

集成RNA多序列比对功能，捕获RNA进化保守性和二级结构特征，显著提升蛋白质-RNA复合物预测准确性。

3、模板信息整合：

引入已知蛋白质结构模板，通过同源信息增强预测可靠性，同时稳定模型训练过程的收敛性。

4、推理时扩展能力：

支持通过增加采样种子数量实现性能提升，用户可在计算成本与预测精度之间灵活权衡，特别适用于高难度对接任务。

5、物理约束引入：

提供原子级接触约束和结合口袋约束功能，允许融入先验实验数据或物理知识指导结构生成。

Protenix-v1应用场景：

1、药物发现与开发：

抗体-抗原复合物预测是Protenix-v1的核心优势场景，推理时扩展能力可显著提升高难度免疫治疗靶点的结构建模精度，为抗体工程和表位设计提供可靠基础。

2、蛋白质设计：

通过约束功能指定结合口袋和关键接触残基，指导理性设计高亲和力分子；Protenix-Mini系列可用于快速筛选海量候选序列。

3、结构生物学研究：

为实验结构生物学提供预测模型，辅助解析低分辨率晶体结构或冷冻电镜密度图，减少实验试错成本，加速靶点结构表征。

4、RNA相关研究：

蛋白质-RNA复合物预测功能适用RNA干扰、CRISPR系统、RNA药物递送等前沿领域，弥补传统工具在核酸-蛋白相互作用建模上的不足。

5、大规模虚拟筛选：

轻量化Mini版本支持高通量对接评估，可在药物发现早期阶段快速过滤化合物库或蛋白质变体，与全精度模型形成”粗筛-精修”组合工作流。

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标签： AI预测模型, Seed团队, 字节跳动框架

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