使用AtomWorks和RF3加速生物分子建模
Nathaniel Corley1,2,3, Simon Mathis1,4, Rohith Krishna1,3
1Institute for Protein Design, University of Washington, Seattle, 98105, Washington, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|August 20, 2025
概括
AtomWorks是一个新的数据框架,加速开源生物分子机器学习. 它启用了RosettaFold-3 (RF3),这是一个与闭源模型竞争的蛋白质结构预测工具.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 机器学习是机器学习.
- 结构生物学是结构生物学.
背景情况:
- 深度学习模型具有先进的生物分子结构预测.
- 开发和培训这些任务的新型模型是具有挑战性的.
- 现有的开源工具落后于最先进的闭源替代品.
研究的目的:
- 介绍AtomWorks,这是一个通用的数据框架,用于开发生物分子基础模型.
- 为了介绍RosettaFold-3 (RF3),一个使用AtomWorks训练的新结构预测模型.
- 增强在蛋白质结构预测和设计中的开源能力.
主要方法:
- 开发用于生物分子机器学习的AtomWorks数据框架.
- 使用AtomWorks对蛋白质结构数据库进行RosettaFold-3 (RF3) 模型的训练.
- 在RF3中加入了改进的奇拉性处理,以提高精度.
主要成果:
- 原子工厂促进了各种生物分子基础模型的开发.
- 在预测任意生物分子复合体方面,RF3表现出了竞争力的表现.
- RF3缩小了领先的封闭源代码 (AlphaFold3) 和开源结构预测工具之间的性能差距.
结论:
- 预计AtomWorks将加速下一代开源生物分子模型的开发.
- RF3为结构预测提供了一个强大且广泛适用的开源工具.
- AtomWorks框架和RF3模型是在允许许可证下发布的,以促进社区发展.
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