Protenix-v1 ： 字节Seed团队开源的生物分子结构预测模型

主要介绍

Protenix-v1是字节跳动Seed团队发布的开源生物分子结构预测模型，旨在复现并超越AlphaFold3（AF3）的核心能力。该模型基于Apache 2.0协议开源，支持全原子3D结构预测，能够处理蛋白质、核酸（DNA/RNA）及小分子配体等复杂生物系统，为药物研发、合成生物学等领域提供高性能、可复现的工具。其发布标志着开源社区在生物分子结构预测领域迈入新阶段，推动技术普惠化与协作创新。

功能特点

1. 全原子3D结构预测：支持蛋白质、核酸及小分子配体的三维结构预测，覆盖单一分子到多组分交互的复杂场景。
2. 推理时扩展（Inference-Time Scaling）：通过增加采样数量（如从5个种子增至80个），预测精度可对数线性提升，满足高精度需求（如临床前候选）与高通量筛选的平衡。
3. 双版本策略：
   • 学术基准版：严格对齐AF3的训练数据（截止2021年9月30日）、模型规模及推理预算，确保公平比较。
   • 实战应用版：纳入2022-2025年新结构数据，优化抗体-抗原预测等任务表现。
4. 完整生态支持：提供PXMeter评测工具箱（含超6000个分子样本）、PXDesign配体设计套件（实验命中率20-73%）、Protenix-Dock对接框架及轻量级Protenix-Mini变体。

优缺点

优点：

1. 性能卓越：在修正后的FoldBench基准及自建PXM数据集上，蛋白质-蛋白质和抗体-抗原复合物预测表现优于AF3，显著领先其他开源模型（如Chai-1、Boltz-1）。
2. 开源透明：代码与模型参数完全开放，支持社区验证与定制，降低技术门槛。
3. 灵活性强：推理时扩展机制允许用户根据计算成本与精度需求动态调整采样数量。

缺点：

1. 数据依赖性：实战应用版需依赖最新结构数据，可能面临数据更新延迟风险。
2. 资源需求：高精度预测（如80+种子采样）需较高计算资源，对硬件配置有一定要求。

如何使用

1. 环境准备：确保系统支持Python 3.11+、PyTorch 2.7.1及NVIDIA GPU（可选）。
2. 安装模型：通过PyPI安装（pip install protenix）或使用Docker镜像（docker pull bytedance/protenix）。
3. 准备输入数据：将PDB/CIF文件转换为JSON格式，或直接使用预构建的JSON输入文件（含序列、MSA等信息）。
4. 运行预测：
   • 基础预测：protenix predict --input example.json --out_dir ./output
   • 多种子预测（提升精度）：protenix predict --input example.json --out_dir ./output --seeds 101,102,103
5. 结果分析：输出文件包含预测坐标、置信度分数（pLDDT、pTM）及可视化文件，支持3D结构可视化工具（如PyMOL）查看。

框架技术原理

Protenix-v1基于扩散架构（Diffusion Model），通过逐步去噪生成生物分子的三维坐标。其核心模块包括：

1. 多序列比对（MSA）集成：支持蛋白质MSA及RNA MSA（通过Rfam、RNAcentral），提升核酸相关任务表现。
2. 模板整合：采用类似AF3的策略，整合结构模板信息，稳定训练过程并提升准确率。
3. 轻量化设计：Protenix-Mini通过精简模型结构与引入线性注意力机制（Linear Attention），降低计算复杂度，适合大规模筛选任务。

创新点

1. 推理时扩展能力：首次在开源模型中实现AF3核心的“采样数量-精度”权衡机制，为实际应用提供明确指导。
2. 双版本策略：平衡学术验证与产业需求，支持从算法复现到真实场景的无缝迁移。
3. 完整生态构建：集成评测工具、设计套件及对接框架，覆盖结构预测、对接和设计的全工作流程。

评估标准

1. 精度指标：采用局部距离差异测试（pLDDT）、模板建模分数（pTM）及接触概率等指标评估预测可靠性。
2. 基准测试：在FoldBench修正集及自建PXM-2024/2025数据集上，对比模型在蛋白质折叠、抗体-抗原结合等任务的表现。
3. 效率评估：衡量推理速度与资源消耗，优化高通量场景下的性能。

应用领域

1. 药物发现：快速解析靶点结构，指导小分子或抗体设计，加速临床前候选筛选。
2. 基础科研：研究蛋白质功能、RNA调控机制及病毒入侵路径。
3. 合成生物学：设计新型酶或代谢通路，推动实验室成果向产业化转化。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/FireRedTeam/Protenix
• Web服务器：项目提供基于浏览器的交互式平台，支持在线运行模型与可视化预测结果。