蛋白质设计是计算生物学与生物工程领域的前沿方向，其目标是创造具有特定结构和功能的新型蛋白质分子，在药物研发、工业酶工程、基因治疗等领域具有革命性应用潜力。传统蛋白质设计方法依赖于分子动力学模拟和基于物理的能量函数优化，面临计算成本高昂、设计成功率低等挑战。近年来，以扩散模型为代表的深度学习技术为蛋白质设计带来了突破性进展，其中RFdiffusion3（RFD3）作为最新一代扩散模型，实现了全原子水平的生物分子相互作用从头设计。
本文将系统解析RFdiffusion3的技术原理、算法流程及其在Foundry生态系统中的实现，结合核心代码片段深入探讨模型架构设计与训练推理策略，为读者提供从理论到实践的完整视角。
蛋白质设计的计算挑战与扩散模型解决方案
蛋白质是由氨基酸通过肽键连接形成的生物大分子，其三维结构决定了功能。天然蛋白质的演化历经数十亿年，而人工设计具有特定功能的蛋白质需要精确控制氨基酸序列与三维结构之间的映射关系------这一过程被称为"蛋白质折叠问题"的逆问题。
传统蛋白质设计方法存在三大核心挑战：
- 构象空间爆炸：即使对于中等长度（约100个氨基酸）的蛋白质，可能的构象数量也远超可枚举范围
- 能量函数局限性：基于物理的能量函数难以精确描述复杂的分子间相互作用
- 多目标优化冲突：稳定性、功能性、可合成性等设计目标往往相互制约
扩散模型（Diffusion Models）为解决这些挑战提供了新思路。作为一类生成式模型，扩散模型通过模拟"加噪-去噪"过程学习数据分布，能够生成高质量、多样性的样本。在蛋白质设计领域，扩散模型展现出三大优势：
- 能够直接在原子坐标空间进行操作，实现全原子水平设计
- 支持灵活的约束条件整合，可针对特定功能设计蛋白质
- 生成样本具有良好的多样性，便于筛选最优候选分子
RFdiffusion3作为蛋白质设计领域的最新扩散模型，在前代模型基础上引入了多项创新，包括更精细的原子相互作用建模、更高效的扩散采样策略以及与ProteinMPNN等逆折叠模型的无缝集成，构成了Foundry生态系统的核心。
Foundry生态系统架构与核心组件
Foundry是一个集成了多种蛋白质设计模型的开源框架，其设计理念是提供统一的工具链和基础设施，支持从数据预处理到模型训练、推理和评估的全流程蛋白质设计工作流。
系统架构设计
Foundry采用严格的依赖分层设计（如图1所示），确保模块间的低耦合与高内聚：
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 应用层 │
│ (用户接口、设计案例、可视化工具) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 模型层 │
│ (RFD3、ProteinMPNN、RF3等模型实现) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ Foundry核心层 │
│ (模型架构、训练引擎、推理接口) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ AtomWorks层 │
│ (结构I/O、预处理、特征工程) │
└─────────────────────────────────────────┘图1：Foundry生态系统架构
这种架构设计带来三大优势：
- 模块化扩展：新模型可通过实现标准接口轻松集成到生态系统中
- 统一数据处理：所有模型共享AtomWorks提供的结构处理能力，确保数据格式一致性
- 跨模型协同：不同模型（如RFD3与ProteinMPNN）可无缝协作，形成更强大的设计 pipeline
核心组件解析
-
AtomWorks：作为基础层，提供生物分子结构的读取、写入、预处理和特征提取功能。支持多种结构格式（PDB、mmCIF等），能够处理蛋白质、核酸、小分子等多种生物分子类型。
-
模型模块：包含多种蛋白质设计相关模型：
- RFD3：基于扩散模型的全原子蛋白质设计模型
- ProteinMPNN/LigandMPNN：基于消息传递神经网络的逆折叠模型，可根据蛋白质骨架设计氨基酸序列
- RF3：蛋白质结构预测模型，用于评估设计序列的折叠可能性
-
训练与推理引擎：提供统一的模型训练、评估和推理接口，支持分布式训练、混合精度计算等优化策略。
-
应用案例：包含蛋白质结合剂设计、酶设计、对称结构设计等具体应用场景的实现。
RFdiffusion3技术原理深度解析
RFdiffusion3（RFD3）是Foundry生态系统中最核心的模型之一，采用扩散模型实现全原子水平的生物分子相互作用从头设计。其核心创新在于将蛋白质设计视为三维坐标空间中的生成问题，通过学习天然蛋白质结构的分布，生成符合特定约束条件的新型蛋白质结构。
扩散模型基础
扩散模型的工作原理基于两个过程：
- 前向扩散过程：通过逐步向数据中添加高斯噪声，将原始数据转换为近似标准高斯分布的噪声
- 反向扩散过程：通过训练神经网络学习从含噪数据中移除噪声的逆过程，最终从纯噪声生成新数据
在蛋白质设计场景中，扩散模型的输入和输出都是原子坐标。前向过程将天然蛋白质结构逐步噪声化，反向过程则学习从噪声中恢复出合理的蛋白质结构。
RFD3的创新设计
RFD3在标准扩散模型基础上引入了多项针对蛋白质设计的创新：
- 全原子表示：直接在原子坐标空间操作，而非简化的残基中心表示，能够精确捕捉原子间相互作用
- 条件扩散机制：支持多种约束条件（如结合位点、二级结构、对称性等），实现可控设计
- 多尺度特征融合：结合原子级、残基级和链级特征，全面刻画蛋白质结构特性
- 高效采样策略：优化的噪声调度和采样步骤，在保证生成质量的同时提高计算效率
噪声调度策略
RFD3采用了AlphaFold 3中提出的噪声调度策略，其核心是构造一个从高噪声到低噪声的连续序列，定义了扩散过程中每个时间步的噪声水平。
python
def _construct_inference_noise_schedule(self, device: torch.device) -> torch.Tensor:
"""构造推理阶段的噪声调度，遵循AlphaFold 3的设计"""
# 在min_t和max_t之间生成线性分布的时间步
t = torch.linspace(self.min_t, self.max_t, self.num_timesteps, device=device)
# 噪声调度公式，源自AlphaFold 3补充材料
t_hat = (
self.sigma_data
* (
(self.s_max) ** (1 / self.p)
+ t * (self.s_min ** (1 / self.p) - self.s_max ** (1 / self.p))
)
** self.p
)
return t_hat该调度策略的关键参数包括：
num_timesteps：扩散步数（默认200）sigma_data：数据方差相关常数（默认16）s_min和s_max：噪声范围（默认4e-4和160）p：控制噪声曲线形状的指数（默认7）
这种设计确保了噪声在扩散过程中的平滑变化，有利于模型学习稳定的去噪过程。
RFD3算法流程详解
RFD3的完整算法流程包括训练和推理两个阶段，下面将详细解析每个阶段的核心步骤，并结合代码实现进行说明。
训练阶段流程
RFD3的训练过程旨在学习从含噪结构中预测原始结构的能力，核心步骤如下：
- 数据准备：加载蛋白质结构数据，进行预处理（包括坐标标准化、特征提取等）
- 噪声采样：随机选择扩散时间步和噪声，生成含噪结构
- 前向传播：将含噪结构和时间步输入模型，得到去噪预测
- 损失计算：计算预测结果与原始结构的差异（通常使用L2损失）
- 反向传播：更新模型参数以最小化损失
python
def training_step(self, batch: Any, batch_idx: int, is_accumulating: bool) -> None:
"""RFD3训练步骤实现"""
model = self.state["model"]
assert model.training, "模型必须处于训练模式！"
# 确定当前批次的循环次数
n_cycle = self.recycle_schedule[self.state["current_epoch"], batch_idx].item()
with self.fabric.no_backward_sync(model, enabled=is_accumulating):
# 解析输入数据
example = batch[0] if not isinstance(batch, dict) else batch
# 组装网络输入
network_input = self._assemble_network_inputs(example)
# 前向传播（无rollout）
network_output = model.forward(input=network_input, n_cycle=n_cycle)
assert_no_nans(
network_output,
msg=f"example_id: {example['example_id']}的网络输出包含NaN"
)
# 准备损失计算所需的额外信息
loss_extra_info = self._assemble_loss_extra_info(example)
# 计算损失
total_loss, loss_dict_batched = self.loss(
network_input=network_input,
network_output=network_output,
loss_input=loss_extra_info,
)
# 反向传播
self.fabric.backward(total_loss)
# 存储输出用于日志和回调
self._current_train_return = apply_to_collection(
{"total_loss": total_loss, "loss_dict": loss_dict_batched},
dtype=torch.Tensor,
function=lambda x: x.detach(),
)训练过程中的关键创新点：
- 循环机制（Recycling）：通过多次迭代优化同一结构，模拟蛋白质折叠的迭代过程
- 混合精度训练：使用自动混合精度（AMP）提高训练效率，减少内存占用
- 梯度累积：支持大批次训练，同时避免显存溢出问题
- EMA模型：维护指数移动平均模型，提高模型泛化能力
推理阶段流程
推理阶段是利用训练好的模型生成新的蛋白质结构的过程，核心步骤如下：
- 初始化：从随机噪声出发，结合初始约束条件（如固定的结合位点）生成初始结构
- 迭代去噪：按照噪声调度从高噪声到低噪声逐步去噪，每一步都利用模型预测更接近目标分布的结构
- 约束应用：在去噪过程中施加用户指定的约束条件（如二级结构、对称性等）
- 后处理：对生成的结构进行优化和评估，得到最终设计结果
python
def sample_diffusion_like_af3(self, *, S_inputs_I, S_trunk_I, Z_trunk_II, f,
diffusion_module, diffusion_batch_size,
coord_atom_lvl_to_be_noised):
"""AF3风格的扩散采样过程，实现算法18"""
# 构造推理噪声调度
noise_schedule = self._construct_inference_noise_schedule(
device=S_inputs_I.device
)
# 推断原子数量
L = f["ref_element"].shape[0]
D = diffusion_batch_size
# 从正态分布采样初始结构
X_L = self._get_initial_structure(
c0=noise_schedule[0],
D=D,
L=L,
coord_atom_lvl_to_be_noised=coord_atom_lvl_to_be_noised,
) # (D, L, 3)
X_noisy_L_traj = []
X_denoised_L_traj = []
t_hats = []
# 迭代去噪过程
for c_t_minus_1, c_t in zip(noise_schedule, noise_schedule[1:]):
# 标记所有存在的原子
X_exists_L = torch.ones((D, L)).bool() # (D, L)
# 应用随机旋转和平移增强
s_trans = 1.0
X_L = centre_random_augmentation(X_L, X_exists_L, s_trans)
# 更新gamma参数
gamma = self.gamma_0 if c_t > self.gamma_min else 0
# 计算t_hat值
t_hat = c_t_minus_1 * (gamma + 1)
# 添加缩放的高斯噪声
epsilon_L = (
self.noise_scale
* torch.sqrt(torch.square(t_hat) - torch.square(c_t_minus_1))
* torch.normal(mean=0.0, std=1.0, size=X_L.shape, device=X_L.device)
)
X_noisy_L = X_L + epsilon_L
# 去噪步骤
X_denoised_L = diffusion_module(
X_noisy_L=X_noisy_L,
t=t_hat.tile(D),
f=f,
S_inputs_I=S_inputs_I,
S_trunk_I=S_trunk_I,
Z_trunk_II=Z_trunk_II,
)
# 计算更新量
delta_L = (X_noisy_L - X_denoised_L) / t_hat
d_t = c_t - t_hat
# 更新坐标
X_L = X_noisy_L + self.step_scale * d_t * delta_L
# 记录轨迹用于可视化
X_noisy_L_scaled = (
X_noisy_L
/ (torch.sqrt(t_hat[..., None, None] **2 + self.sigma_data**2))
) * self.sigma_data
X_noisy_L_traj.append(X_noisy_L_scaled)
X_denoised_L_traj.append(X_denoised_L)
t_hats.append(t_hat)
return dict(
X_L=X_L, # 最终生成的结构 (D, L, 3)
X_noisy_L_traj=X_noisy_L_traj, # 含噪结构轨迹
X_denoised_L_traj=X_denoised_L_traj, # 去噪结构轨迹
t_hats=t_hats, # 时间步记录
)推理过程中的关键优化：
- 随机增强：在每一步去噪前应用随机旋转和平移，提高模型对空间变换的鲁棒性
- 自适应步长：根据当前噪声水平动态调整更新步长，平衡收敛速度和稳定性
- 轨迹记录：保存扩散过程中的中间结果，便于分析和调试
约束条件处理
RFD3的强大之处在于能够处理多种类型的约束条件，实现可控的蛋白质设计。常见的约束类型包括：
- 结构约束：固定部分原子的坐标（如结合位点）
- 二级结构约束：指定某些区域为螺旋、折叠或无规卷曲
- 对称性约束：要求生成的蛋白质具有特定的对称群（如C2、C3对称）
- 相互作用约束：指定与其他分子（如配体、DNA）的相互作用模式
约束条件在代码中的处理方式如下：
python
def _assemble_network_inputs(self, example: dict) -> dict:
"""组装并验证网络输入，整合约束条件"""
# 确保噪声和待噪声化坐标形状一致
assert_same_shape(example["coord_atom_lvl_to_be_noised"], example["noise"])
# 基础网络输入
network_input = {
"X_noisy_L": example["coord_atom_lvl_to_be_noised"] + example["noise"],
"t": example["t"],
"f": example["feats"],
}
# 处理可能的NaN值（主要针对训练阶段）
try:
assert_no_nans(
network_input["X_noisy_L"],
msg=f"example_id: {example['example_id']}的网络输入包含NaN",
)
except AssertionError as e:
if self.state["model"].training:
# 训练阶段用0替换NaN，避免训练中断
network_input["X_noisy_L"] = torch.nan_to_num(
network_input["X_noisy_L"]
)
global_logger.warning(str(e))
else:
# 推理阶段不允许NaN，直接抛出错误
raise e
return network_input约束条件通过特征字典feats传递给模型，模型在各个层中会根据这些特征调整预测结果，确保生成的结构满足约束条件。
RFD3模型架构详解
RFD3的模型架构是其性能的核心保障，融合了多种先进的深度学习技术，包括Transformer、消息传递神经网络（MPNN）等。下面将详细解析模型的关键组件。
整体架构概览
RFD3采用编码器-解码器架构，主要包含以下模块：
- 特征编码器：将原子和残基特征转换为高维向量表示
- MSA模块：处理多序列比对信息，捕捉进化保守性
- Pairformer：建模残基间的 pairwise 相互作用
- 扩散解码器：实现从噪声中恢复蛋白质结构的核心逻辑
- 辅助头：预测结构置信度、接触图等辅助信息
这种模块化设计既保证了模型的表达能力，又便于针对不同任务进行扩展和修改。
MSA模块设计
MSA（多序列比对）模块旨在利用进化信息提高模型性能，其核心是MSAPairWeightedAverage层：
python
class MSAPairWeightedAverage(nn.Module):
"""实现AF3论文中的算法10"""
def __init__(
self,
c_weighted_average,
n_heads,
c_msa_embed,
c_z,
separate_gate_for_every_channel,
):
super(MSAPairWeightedAverage, self).__init__()
self.weighted_average_channels = c_weighted_average
self.n_heads = n_heads
self.msa_channels = c_msa_embed
self.pair_channels = c_z
# 输入归一化
self.norm_msa = nn.LayerNorm(self.msa_channels)
self.norm_pair = nn.LayerNorm(self.pair_channels)
# 线性变换层
self.to_v = nn.Linear(
self.msa_channels, self.n_heads * self.weighted_average_channels, bias=False
)
self.to_bias = nn.Linear(self.pair_channels, self.n_heads, bias=False)
# 门控机制
self.separate_gate_for_every_channel = separate_gate_for_every_channel
if self.separate_gate_for_every_channel:
self.to_gate = nn.Linear(
self.msa_channels,
self.weighted_average_channels * self.n_heads,
bias=False,
)
else:
self.to_gate = nn.Linear(self.msa_channels, self.n_heads, bias=False)
# 输出投影
self.to_out = nn.Linear(
self.weighted_average_channels * self.n_heads, self.msa_channels, bias=False
)
@activation_checkpointing
def forward(self, msa_SI, pair_II):
S, I = msa_SI.shape[:2]
# 输入归一化
msa_SI = self.norm_msa(msa_SI)
# 构造值、偏置和权重
v_SIH = self.to_v(msa_SI).reshape(
S, I, self.n_heads, self.weighted_average_channels
)
bias_IIH = self.to_bias(self.norm_pair(pair_II))
w_IIH = F.softmax(bias_IIH, dim=-2)
# 构造门控
gate_SIH = torch.sigmoid(self.to_gate(msa_SI))
# 计算加权平均并应用门控
if self.separate_gate_for_every_channel:
weights = torch.einsum("ijh,sjhc->sihc", w_IIH, v_SIH).reshape(S, I, -1)
o_SIH = gate_SIH * weights
else:
weights = torch.einsum("ijh,sjhc->sihc", w_IIH, v_SIH)
o_SIH = gate_SIH[..., None] * weights
# 拼接多头并投影
msa_update_SI = self.to_out(o_SIH.reshape(S, I, -1))
return msa_update_SI该模块的核心功能是：
- 对MSA特征和pair特征进行归一化
- 通过多头注意力机制捕捉MSA中不同序列间的依赖关系
- 应用门控机制控制信息流，增强模型的表达能力
- 通过残差连接和线性投影输出更新后的特征
置信度预测头
RFD3包含一个专门的置信度预测头，用于评估生成结构的可靠性，实现算法31：
python
class ConfidenceHead(nn.Module):
"""实现算法31：置信度预测头"""
def __init__(
self,
c_s,
c_z,
n_pairformer_layers,
pairformer,
n_bins_pae,
n_bins_pde,
n_bins_plddt,
n_bins_exp_resolved,
use_Cb_distances=False,
use_af3_style_binning_and_final_layer_norms=False,
symmetrize_Cb_logits=True,
layer_norm_along_feature_dimension=False,
):
super(ConfidenceHead, self).__init__()
# 特征处理层
self.process_s_inputs_right = linearNoBias(449, c_z)
self.process_s_inputs_left = linearNoBias(449, c_z)
# 归一化配置
self.use_af3_style_binning_and_final_layer_norms = (
use_af3_style_binning_and_final_layer_norms
)
self.layer_norm_along_feature_dimension = layer_norm_along_feature_dimension
# 额外归一化层
if self.use_af3_style_binning_and_final_layer_norms:
self.layernorm_pde = nn.LayerNorm(c_z)
self.layernorm_pae = nn.LayerNorm(c_z)
self.layernorm_plddt = nn.LayerNorm(c_s)
self.layernorm_exp_resolved = nn.LayerNorm(c_s)
self.process_pred_distances = linearNoBias(40, c_z)
else:
self.process_pred_distances = linearNoBias(11, c_z)
# Pairformer层堆叠
self.pairformer = nn.ModuleList(
[
PairformerBlock(c_s=c_s, c_z=c_z, **pairformer)
for _ in range(n_pairformer_layers)
]
)
# 预测头
self.predict_pae = linearNoBias(c_z, n_bins_pae)
self.predict_pde = linearNoBias(c_z, n_bins_pde)
self.predict_plddt = linearNoBias(
c_s, CHEM_DATA_LEGACY["NHEAVY"] * n_bins_plddt
)
self.predict_exp_resolved = linearNoBias(
c_s, CHEM_DATA_LEGACY["NHEAVY"] * n_bins_exp_resolved
)
# Cb距离相关配置
self.use_Cb_distances = use_Cb_distances
if self.use_Cb_distances:
self.process_Cb_distances = linearNoBias(25, c_z)
self.symmetrize_Cb_logits = symmetrize_Cb_logits置信度头的主要功能包括：
- 预测pLDDT（每残基预测置信度）
- 预测PAE（预测对齐误差）
- 预测PDE（预测距离误差）
- 预测实验可解析性
这些预测结果为生成的蛋白质结构提供了可靠性评估，有助于筛选高质量的设计候选。
原子坐标生成
RFD3的核心功能是生成合理的原子坐标，其中Cβ原子的生成尤为重要，因为它在蛋白质结构中起到稳定骨架的作用：
python
def generate_Cbeta(N, Ca, C):
"""根据N, Ca, C坐标重建Cβ原子坐标"""
# 计算向量
b = Ca - N
c = C - Ca
a = torch.cross(b, c, dim=-1)
# 计算Cb坐标（匹配Rosetta参数）
Cb = -0.57910144 * a + 0.5689693 * b - 0.5441217 * c + Ca
return Cb这段代码通过计算主链原子（N, Ca, C）之间的向量关系，利用经验参数预测Cβ原子的位置。这种方法既高效又准确，确保了生成结构的化学合理性。
ProteinMPNN与序列设计
在蛋白质设计中，确定了合理的三维结构后，还需要设计对应的氨基酸序列，使其能够折叠到该结构。ProteinMPNN（蛋白质消息传递神经网络）是这一任务的state-of-the-art方法，与RFD3共同构成了Foundry生态系统的核心。
ProteinMPNN原理
ProteinMPNN的核心思想是将蛋白质结构视为图，其中节点是残基，边表示残基间的空间关系。通过消息传递机制，模型学习从结构到序列的映射关系。
与传统的序列设计方法相比，ProteinMPNN具有三大优势：
- 效率高：推理速度快，可在普通GPU上实现毫秒级设计
- 多样性好：能够生成多种不同但都能折叠到目标结构的序列
- 可控性强：支持指定特定位置的氨基酸类型，实现半理性设计
模型变体与应用场景
Foundry中实现了多个ProteinMPNN变体，适用于不同场景：
- ProteinMPNN：基础模型，适用于一般蛋白质序列设计
- LigandMPNN：扩展模型，支持在配体存在下设计蛋白质序列
- SolubleMPNN：专门用于膜蛋白的可溶性类似物设计
python
# ProteinMPNN的应用场景（源自文档）
"""
- ProteinMPNN: 基于固定蛋白质骨架的序列设计
- LigandMPNN: 扩展到配体（小分子、离子、DNA/RNA等）存在下的序列设计
- SolubleMPNN: 计算设计可溶性和功能性膜蛋白类似物
"""这些模型共享核心架构，但针对特定场景进行了优化，例如LigandMPNN增加了处理配体原子的模块，能够更好地捕捉蛋白质-配体相互作用。
与RFD3的协同工作流
RFD3与ProteinMPNN的协同构成了完整的蛋白质设计流程：
- 使用RFD3生成符合特定约束的蛋白质三维结构
- 利用ProteinMPNN为生成的结构设计合理的氨基酸序列
- 使用RF3等结构预测模型评估设计序列的折叠可能性
- 迭代优化，直到获得满意的设计结果
这种协同工作流充分发挥了各模型的优势，既保证了结构的合理性，又确保了序列能够折叠到目标结构。
实际应用案例与代码示例
Foundry生态系统支持多种蛋白质设计应用场景，包括蛋白质结合剂设计、酶设计、对称结构设计等。下面以蛋白质结合剂设计为例，展示完整的设计流程和代码实现。
蛋白质结合剂设计流程
蛋白质结合剂设计的目标是创造能够与靶标蛋白特异性结合的蛋白质分子，在药物开发中具有重要应用。设计流程如下：
- 准备靶标结构：获取或预测靶标蛋白的三维结构
- 定义结合位点：指定靶标上的结合区域
- 生成结合剂结构：使用RFD3生成能够与靶标结合的蛋白质结构
- 设计结合剂序列：使用ProteinMPNN为生成的结构设计氨基酸序列
- 评估与优化：评估设计的结合剂与靶标的结合亲和力，迭代优化
代码实现示例
下面是一个使用Foundry进行蛋白质结合剂设计的简化代码示例：
python
import torch
from foundry.models.rfd3 import RFD3
from foundry.models.mpnn import ProteinMPNN
from atomworks.io import load_pdb, save_pdb
from atomworks.preprocessing import prepare_structure
# 1. 加载靶标结构
target_structure = load_pdb("target.pdb")
target_features = prepare_structure(target_structure)
# 2. 定义结合位点（示例：选择残基10-30作为结合位点）
binding_site_residues = list(range(10, 31))
constraints = {
"binding_site": {
"residues": binding_site_residues,
"radius": 10.0 # 结合剂与靶标之间的最大距离
},
"symmetry": None # 不施加对称性约束
}
# 3. 初始化RFD3模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
rfd3 = RFD3.from_pretrained("rfd3_v1").to(device)
# 4. 生成结合剂结构
with torch.no_grad():
designs = rfd3.sample(
target=target_features,
constraints=constraints,
num_samples=10, # 生成10个候选结构
num_timesteps=200, # 扩散步数
batch_size=2 # 批处理大小
)
# 5. 初始化ProteinMPNN模型
mpnn = ProteinMPNN.from_pretrained("protein_mpnn_v3").to(device)
# 6. 为每个设计结构生成序列
designed_sequences = []
for design in designs:
# 提取骨架结构
backbone = design.extract_backbone()
# 设计序列
with torch.no_grad():
sequence = mpnn.design(
backbone=backbone,
num_samples=5, # 每个结构生成5个序列
temperature=0.8 # 控制序列多样性
)
designed_sequences.append(sequence)
# 7. 保存结果
for i, (structure, sequences) in enumerate(zip(designs, designed_sequences)):
# 保存结构
save_pdb(f"design_{i}.pdb", structure)
# 保存序列
with open(f"design_{i}_sequences.fasta", "w") as f:
for j, seq in enumerate(sequences):
f.write(f">design_{i}_seq_{j}\n")
f.write(f"{seq}\n")结果评估与分析
生成设计结果后，需要从多个角度进行评估：
- 结构合理性：使用RFD3的置信度头预测pLDDT，评估结构的可靠性
- 结合亲和力：通过分子对接或自由能计算评估结合强度
- 序列特性：分析序列的疏水性、电荷分布等理化性质
- 新颖性：与天然蛋白质序列比对，评估设计的新颖性
python
# 设计结果评估示例
from foundry.metrics import compute_design_metrics
for i, (structure, sequences) in enumerate(zip(designs, designed_sequences)):
# 计算结构 metrics
metrics = compute_design_metrics(structure)
# 打印关键 metrics
print(f"Design {i}:")
print(f" pLDDT mean: {metrics['plddt_mean']:.2f}")
print(f" 螺旋含量: {metrics['helix_content']:.2f}")
print(f" 折叠含量: {metrics['sheet_content']:.2f}")
print(f" alanine含量: {metrics['alanine_content']:.2f}")
print(f" 甘氨酸含量: {metrics['glycine_content']:.2f}")
print()这些评估指标帮助筛选出最有潜力的设计候选，指导后续的实验验证。
训练与微调指南
Foundry不仅提供预训练模型，还支持用户根据特定需求进行模型训练和微调。下面详细介绍训练流程和关键参数设置。
数据准备
模型训练的第一步是准备高质量的训练数据。Foundry支持多种蛋白质结构数据源，包括PDB数据库、AlphaFold DB等。数据预处理流程如下：
- 结构下载：获取蛋白质结构文件（PDB或mmCIF格式）
- 结构清洗：去除冗余结构、修复缺失原子、处理突变等
- 特征提取：计算原子坐标、残基类型、二级结构等特征
- 数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集
- 数据增强：应用旋转、平移等空间变换，增加数据多样性
训练配置
Foundry使用Hydra配置系统管理训练参数，典型的训练配置包括：
yaml
# RFD3训练配置示例
model:
type: RFD3
params:
c_s: 384
c_z: 128
n_heads: 12
n_layers: 24
diffusion:
num_timesteps: 200
sigma_data: 16
s_min: 4e-4
s_max: 160
p: 7
training:
batch_size: 8
learning_rate: 1e-4
weight_decay: 1e-6
max_epochs: 100
gradient_accumulation_steps: 4
mixed_precision: "fp16"
data:
train_dataset: "pdb_train"
val_dataset: "pdb_val"
num_workers: 8
loss:
type: "l2"
params:
weight_pde: 1.0
weight_pae: 0.5
weight_plddt: 0.1关键训练参数解析：
c_s和c_z：分别控制单残基特征和pair特征的维度n_heads和n_layers：控制Transformer架构的复杂度num_timesteps：扩散过程的时间步数batch_size和gradient_accumulation_steps：控制有效批大小learning_rate和weight_decay：优化器参数
微调策略
针对特定任务进行微调可以显著提高模型性能，推荐的微调策略包括：
- 冻结预训练层：只微调顶层网络，适用于小数据集
- 渐进式解冻：从顶层开始逐步解冻低层，平衡训练稳定性和性能
- 学习率调度：使用较小的初始学习率，避免破坏预训练特征
- 数据增强：针对特定任务设计针对性的数据增强策略
python
# 模型微调示例代码
from foundry.trainer import AADesignTrainer
from omegaconf import OmegaConf
# 加载基础配置
base_config = OmegaConf.load("configs/rfd3_base.yaml")
# 修改微调配置
fine_tune_config = OmegaConf.merge(base_config, {
"training": {
"batch_size": 4,
"learning_rate": 1e-5, # 较小的学习率
"max_epochs": 20,
"freeze_pretrained": True # 冻结预训练层
},
"data": {
"train_dataset": "enzyme_dataset", # 酶设计数据集
"val_dataset": "enzyme_val_dataset"
}
})
# 初始化训练器
trainer = AADesignTrainer(
config=fine_tune_config,
model=base_model, # 预训练模型
train_dataset=train_dataset,
val_dataset=val_dataset
)
# 开始微调
trainer.train()
# 保存微调后的模型
trainer.save("rfd3_enzyme_finetuned")训练监控与评估
训练过程中需要密切监控关键指标，包括：
- 损失函数：总损失及各分量的变化趋势
- 验证指标：pLDDT、PAE等结构预测质量指标
- 生成质量：定期采样生成结构，人工或自动评估其合理性
Foundry集成了TensorBoard和Weights & Biases等可视化工具，方便跟踪训练过程。
性能优化与扩展
为了应对蛋白质设计的计算挑战，Foundry提供了多种性能优化策略，并支持灵活扩展以适应不同的应用场景。
计算效率优化
蛋白质设计涉及复杂的三维结构生成和处理，计算成本高昂。Foundry通过以下策略提高计算效率：
- 混合精度计算：使用FP16或BF16精度加速训练和推理，减少内存占用
- 模型并行：将大型模型拆分到多个GPU上，支持训练更大的模型
- 激活检查点：在反向传播时重新计算部分激活值，牺牲少量计算时间换取内存节省
- 高效数据加载：使用多进程数据加载和预处理，避免IO瓶颈
python
# 激活检查点示例（已集成到模型中）
@activation_checkpointing
def forward(self, msa_SI, pair_II):
# 前向传播逻辑
...分布式训练配置
Foundry基于PyTorch Lightning Fabric实现分布式训练，支持多种分布式策略：
python
# 分布式训练配置示例
from lightning.fabric import Fabric
# 初始化Fabric，配置分布式训练
fabric = Fabric(
accelerator="cuda",
devices=4, # 使用4个GPU
strategy="ddp", # 数据并行
precision="bf16-mixed" # 混合精度
)
fabric.launch()
# 准备模型和数据
model = fabric.setup_module(RFD3())
train_loader = fabric.setup_dataloaders(train_loader)
# 训练循环
for epoch in range(max_epochs):
model.train()
for batch in train_loader:
with fabric.no_backward_sync(model, enabled=is_accumulating):
# 前向传播和损失计算
loss = model.training_step(batch)
fabric.backward(loss)
# 梯度更新
fabric.clip_gradients(model, optimizer, max_norm=1.0)
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()模型扩展与定制
Foundry的模块化设计使得扩展和定制模型变得简单。用户可以：
- 添加新的约束类型，扩展模型的可控设计能力
- 替换现有模块（如使用不同的注意力机制）
- 集成新的辅助损失函数，提高特定任务的性能
- 开发新的采样策略，平衡生成质量和计算效率
python
# 自定义约束条件示例
class DisulfideConstraint(nn.Module):
"""二硫键约束模块"""
def __init__(self, c_z):
super().__init__()
self.proj = nn.Linear(4, c_z) # 处理二硫键特征
def forward(self, pair_II, distances):
# 计算二硫键形成可能性
disulfide_prob = torch.sigmoid(-(distances - 2.0) / 0.5) # 2.0Å是典型的二硫键距离
features = torch.stack([
disulfide_prob,
distances,
torch.exp(-distances),
(distances < 2.5).float()
], dim=-1)
# 投影到pair特征空间
constraint_features = self.proj(features)
# 添加到pair特征中
return pair_II + constraint_features这种扩展能力使得Foundry能够适应不断发展的蛋白质设计需求，支持前沿研究和应用开发。
结论与展望
Foundry生态系统及其核心模型RFD3代表了蛋白质设计领域的最新进展，通过深度学习技术实现了全原子水平的可控蛋白质设计。本文详细解析了RFD3的技术原理、算法流程和模型架构，展示了其在蛋白质设计中的应用。
与传统方法相比，基于扩散模型的蛋白质设计具有三大优势：
- 设计能力强：能够生成新颖的、天然不存在的蛋白质结构
- 可控性高：支持多种约束条件，实现针对性设计
- 效率优异：大幅缩短设计周期，降低计算成本
未来，蛋白质设计领域的发展方向包括：
- 更精确的能量函数整合：结合物理建模和深度学习优势
- 多尺度设计：从原子水平到系统水平的多层次设计
- 功能导向设计：直接针对特定生物功能进行设计
- 实验反馈循环：整合高通量实验数据，持续优化设计模型
Foundry作为开源生态系统，为研究人员和开发者提供了强大的工具链，将加速蛋白质设计领域的创新和应用。无论是学术研究还是工业应用，Foundry都将成为推动蛋白质设计技术发展的重要平台。
参考文献
- Butcher, J., et al. (2025). De novo Design of All-atom Biomolecular Interactions with RFdiffusion3. bioRxiv.
- Dauparas, J., et al. (2022). Robust deep learning--based protein sequence design using ProteinMPNN. Science, 378(6615), 49-56.
- Dauparas, J., et al. (2025). Atomic context-conditioned protein sequence design using LigandMPNN. Nature Methods.
- Corley, N., et al. (2025). Accelerating biomolecular modeling with atomworks and rf3. bioRxiv.
- Science. (2024). Computational design of soluble and functional membrane protein analogues. doi:10.1038/s41586-024-07601-y