公式文書に基づくレビュー原稿です。本バッチでは実行しておらず、インストール、推論、最適化、実験結果は未検証です。
対象と範囲
計算によるタンパク質設計の研究者向けです。基準例は無条件の150残基単量体であり、結合能や目的機能を主張しません。RFdiffusion は骨格座標を生成し、設計領域のグリシン表記は仮のものです。ProteinMPNN は確認済み骨格に配列を割り当てます。FastRelax、再フォールディング予測、実験検証は含みません。
入力、接続、成果物
入力は長さ制約、選択した RFdiffusion の重み、正確なソースと環境の記録です。生成 PDB が単一の鎖 A を持ち、通常の全骨格 ProteinMPNN モデルに必要な N/CA/C/O 座標が利用可能か確認します。鎖 ID、残基番号、PDB と TRB の対応を維持します。欠損原子、番号の欠落、代替配座、固定モチーフには明示的な対応表が必要です。TRB は Python のシリアライズデータを含む場合があるため、信頼できる実行の生成物だけを確認します。成果物は骨格 PDB とメタデータ、seqs 内の FASTA、乱数シード・温度・スコアの記録です。スコアはモデルの選好であり、活性やフォールディング成功の証明ではありません。
限界、費用、利用条件
確認した RFdiffusion 環境は Python 3.9、PyTorch 1.9、CUDA 11.1 です。現行 GPU との互換性は未確認です。ProteinMPNN の環境を別に記録し、ファイルで接続します。GPU 時間、保存領域、環境構築は利用者の負担で、時間見積もりに推論は含みません。コードのライセンスはそれぞれ BSD-3-Clause と MIT です。表示義務を守り、選択した重みの付属条件を利用前に確認してください。私有の構造データの利用権は別問題であり、広範な OS や機器への対応は保証しません。