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foldingdiff

foldingdiff

Protein生成和优化的扩散模型工具

使用扩散模型生成新的蛋白骨架结构。提供详细的安装、数据下载和模型训练指南，支持预训练模型的加载和采样。评估生成骨架的设计性能和结构一致性，适合具备Python和PyTorch基础的研发人员使用，通过浏览器便捷地生成蛋白质结构。

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GitHubHugging Face论文

项目介绍：foldingdiff

foldingdiff 项目致力于开发一种用于生成新蛋白质骨架结构的扩散模型。这一项目的目的是利用最新的算法技术来实现蛋白质结构的预测和生成，为科研人员提供了一种全新的工具来研究蛋白质的结构和功能。

项目背景及目标

蛋白质在生物体中扮演着至关重要的角色，其功能通常取决于其三维结构。通过模拟这些结构的形成过程，foldingdiff 项目使用扩散模型来生成新的蛋白质骨架，这对于理解蛋白质组装和功能预测具有重要意义。这一模型的预训练版本可以在网上使用，研究人员只需通过网络浏览器即可开始生成蛋白质结构。

软件安装及数据下载

项目使用 Python 语言编写，并依赖于 PyTorch、PyTorch Lightning 以及 HuggingFace transformers 库。安装步骤包括克隆 Git 仓库，并通过 Conda 创建虚拟环境。数据文件较大，因此没有在 Git 中打包，需从指定链接下载才能训练模型。

模型训练及使用预训练模型

用户可以使用 CATH 数据集通过指定的 Python 脚本来训练自己的模型。项目提供了一些 JSON 配置文件可以直接使用。此外，项目还提供了预训练的模型权重，用户可以利用这些权重来加载模型并对数据进行前向传播测试。

蛋白质骨架采样

该项目提供了用于采样蛋白质骨架的脚本。用户可以通过预训练模型生成不同长度的蛋白质序列，并根据需要调整采样的参数和设备。项目中还包含一个功能，即可将蛋白质"折叠"过程的每一步可视化为动态图像，帮助用户更直观地理解生成过程。

设计性评估

项目关注于生成骨架的“设计性”，也就是能否为生成的骨架设计出会折叠成目标骨架的氨基酸链。评估步骤包括使用反向折叠模型生成氨基酸序列，再通过结构预测模型如 OmegaFold 或 AlphaFold2 验证生成序列的有效性。

测试与工具

项目中实现了一些单元测试和文档测试以保证代码的稳定性和可靠性，用户可以通过运行特定命令来执行这些测试，以便在操作中及时发现和解决潜在问题。

foldingdiff 项目为科学界提供了一种创新的工具，帮助研究人员更好地理解和预测蛋白质的复杂结构，为生物学及医药研究带来了新的可能性。

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