PLACER 局部预测蛋白 - 配体构象集合

参考：https://github.com/baker-laboratory/PLACER

PLACER

全称 ：Protein-Ligand Atomistic Conformational Ensemble Resolver，旧名ChemNet，Baker实验室开发的原子层面图神经网络（GNN，SE(3)等旋转等变架构，依赖e3nn） ，本质是随机去噪网络。

核心定位

输入带部分扰动/破损的蛋白-配体结构（PDB/mmCIF），恢复原子坐标；可做配体对接、蛋白侧链构象预测、构象系综采样，适合结合口袋已知场景下的蛋白-小分子对接，能输出多个构象来刻画构象异质性。

训练集来自PDB、CSD晶体结构。

关键特点

1. 原子级图模型 ：图节点=体系里的单个原子；随机、非确定性，一次可以生成多个构象样本（-n设置采样数，对接推荐50--100）。
2. 输入限制（重点） ：配体必须预先写在输入PDB/mmCIF里 ，不能只给apo蛋白 + SMILES/SDF从头放配体；SDF/MOL2仅用来补充配体成键、杂化信息（--ligand_file，解决芳环不平的问题）。
3. 两种运行方式：命令行脚本 + Python API，不支持pip安装，需要克隆源码、搭建conda环境。GPU速度很快：单模型1--3秒；CPU很慢。
4. 预测控制参数
   • --predict_ligand：指定要预测的配体；其余配体固定；--fixed_ligand固定指定配体
   • --predict_multi：一次性预测多个配体
   • --mutate + --residue_json：支持突变、非天然氨基酸，JSON提供残基SDF、原子信息
   • --corruption_centers：可粗略全局对接，但并非为全局对接专门设计
   • --crop_centers / --target_res：裁剪中心，模型上限约600原子，更大容易异常
5. 打分指标
   • prmsd（推荐首选对接打分） ：配体原子位置预测不确定性，越小越好；prmsd<2.0可信度高；<4.0同时plddt/plddt_pde>0.8也可接受
   • plddt / plddt_pde：模型预测的局部置信度（越高越好）
   • rmsd/kabsch：和真值比对的RMSD，仅评估已知晶体结构
   • 输出PDB的B因子列会写入每个原子prmsd置信度

典型使用场景

• 已知结合口袋，蛋白-小分子对接、多配体共预测（如血红素+抑制剂）
• Apo蛋白侧链构象重建
• 非天然氨基酸突变后的结构预测
• 生成构象系综，表征构象多样性

主要局限

1. 不能仅凭SMILES给空蛋白从头放配体；
2. 输入依赖RCSB标准mmCIF/PDB，其他预测工具输出结构常因氢缺失、格式问题报错；
3. 裁剪原子上限约600；
4. 全局对接能力弱，仅勉强可用；
5. 若不提供配体SDF/MOL2，可能错误推断杂化，造成芳环扭曲。

环境依赖要点

CUDA≥12.1，torch2.3（cuda12编译版）、DGL2.4.0、e3nn、openbabel；Apple Silicon MPS有单独conda环境。

不是端到端的对接模型

核心用途，也就是有什么用？

一些限制，也就是边界：

推广到其他对接、互作领域？

和diffdock之类工具的区别

一句话总结：PLACER 更倾向于局部对接结构的修复（给出多个修改可能采样）