概要
モチーフや標的構造などを条件として推論します。骨格生成と、その後の配列設計は区別し、自律 Agent としては扱いません。
制約
公式の環境例は GPU、ドライバー、CUDA に応じた調整が必要です。生成した設計の妥当性は別途評価してください。
主な機能
- タンパク質骨格の生成
- モチーフ条件付き生成と結合体設計
用途
- 候補骨格の作成
- 条件付き構造生成の研究
使い方
README に沿って環境と重みを準備し、公式例で入力条件を確認します。推論に使用した条件と設定を記録してください。
RFdiffusion はタンパク質骨格を生成する拡散モデルで、無条件生成、モチーフ制約、結合タンパク質の設計に対応します。
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モチーフや標的構造などを条件として推論します。骨格生成と、その後の配列設計は区別し、自律 Agent としては扱いません。
制約
公式の環境例は GPU、ドライバー、CUDA に応じた調整が必要です。生成した設計の妥当性は別途評価してください。
README に沿って環境と重みを準備し、公式例で入力条件を確認します。推論に使用した条件と設定を記録してください。
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RFdiffusion + ProteinMPNN
タンパク質・創薬研究
Python
セットアップを見る →RFdiffusionの骨格生成、ProteinMPNNの配列設計、Boltzの予測を区別し、受け渡しと検証の境界を理解します。