Protenix-v1：探索开源生物分子结构预测方法

你有没有好奇过，科学家们是如何预测蛋白质、DNA、RNA以及其他构成生命的分子在三维空间中的形状？这是一个引人入胜的领域，最近ByteDance推出的Protenix-v1带来了令人兴奋的进展。这个模型旨在达到像AlphaFold3这样的高级工具的准确度，但一切都是开源的。如果你是一名研究生，或者在生物学或计算机科学领域有背景，你可能会想知道它是如何运作的、如何使用，以及对研究意味着什么。我们一步步来探讨，我会顺便回答一些常见问题。

Protenix-v1是什么，为什么重要？

想象一下，你试图通过查看蓝图来理解一台复杂机器的工作原理。在生物学中，这个“蓝图”就是生物分子如蛋白质、核酸和小分子配体的三维结构。准确预测这些结构可以加速药物发现、蛋白质设计等领域。Protenix-v1就是一个基础模型，专门用于高准确度预测包含蛋白质、DNA、RNA和小分子配体的复合物的全原子三维结构。

它被描述为“Protein + X”，其中X代表那些额外元素，如核酸和配体。背后的团队称它为AlphaFold3架构的全面再现，但完全开源且可扩展。这意味着你能获得代码、模型权重、数据管道，甚至一个用于交互的网页服务器，一切都在Apache 2.0许可下。这种开放性很重要，因为它让研究者和开发者可以无限制地构建扩展。

你可能会问：“Protenix-v1与AlphaFold3相比如何？”关键在于它在匹配约束条件下追求相同的性能水平。例如，它使用相同的训练数据截止日期2021年9月30日，具有类似的模型规模（3.68亿参数），并在相当的推理预算下运行。这种设置允许公平比较，根据基准测试，Protenix-v1在多样化数据集上往往优于AlphaFold3。

Protenix predictions

这张图片展示了Protenix的一些预测示例，让你直观感受到它能处理的复杂结构。

Protenix-v1的核心特性详解

我们来细看一下。Protenix-v1重新实现了类似于AlphaFold3的扩散架构，这对原子级结构预测非常有效。它支持蛋白质和RNA的多序列比对（MSA），以及模板，使其用途广泛。

发布的 ключ组件

完整栈包括：

  • 训练和推理代码：你可以训练自己的模型或轻松运行预测。
  • 预训练模型权重：现成的参数，便于快速上手。
  • 数据和MSA管道：准备数据的工具，包括多序列比对以提高准确性。
  • Protenix网页服务器：基于浏览器的工具，用于交互式使用，无需安装。

如果你在想：“它能预测哪些结构？”它处理包含以下元素的复合物：

  • 蛋白质
  • 核酸（DNA和RNA）
  • 小分子配体

这使得它适用于各种生物问题，从理解蛋白质-配体相互作用到建模RNA-蛋白质复合物。

在约束条件下的性能

一个常见问题是：“开源模型能接近顶级准确度吗？”Protenix-v1证明了在公平条件下是可以达到或超过AlphaFold3水平的。例如，在抗原-抗体复合物等挑战性任务中，将采样候选数从几个增加到数百，会带来稳定的准确度提升。这种对数线性缩放意味着你可以用更多计算换取更好结果，这被清晰记录。

以下是使比较公平的关键约束：

  • 训练数据截止：2021年9月30日（匹配AlphaFold3的PDB截止）。
  • 模型规模：3.68亿参数。
  • 推理预算：类似的采样和运行时限制。
Inference time vs ntoken

这张图表展示了推理时缩放行为，显示准确度如何随样本增加而改善。

PXMeter介绍：基准测试工具包

为了支持这些声明，团队发布了PXMeter v1.0.0，一个评估工具包。你可能会好奇：“我怎么知道Protenix-v1真的更好？”PXMeter在超过6000个复合物上提供透明基准测试，包括按时间和领域划分的子集（如抗体-抗原或蛋白质-RNA）。

PXMeter提供什么？

  • 精选数据集：手动审查以移除人工制品和问题条目。
  • 子集：时间划分用于现实评估，领域特定用于针对性分析。
  • 统一指标：计算如复合LDDT（局部距离差异测试）和DockQ等指标，用于一致比较。

还有一篇相关论文评估了Protenix与AlphaFold3、Boltz-1和Chai-1，强调数据集设计如何影响模型排名和感知性能。这个工具包确保可重复性，这在研究中至关重要。

例如，基准显示Protenix-v1在各种类别中表现出色。以下表格总结了一些关键指标：

基准集 Protenix-v1性能 与AlphaFold3比较
抗原-抗体复合物 随样本增加的対数线性准确度提升 在精选任务上往往优于
蛋白质-RNA复合物 高复合LDDT分数 在相同约束下匹配或超过
配体复合物 强DockQ指标 与封闭模型竞争

这些结果来自PXMeter评估，强调公平性。

Protenix如何融入更广生态系统

Protenix不是孤立的——它是生态系统的一部分。如果你问：“我还能用它做什么？”看看这些相关项目：

  • PXDesign：基于Protenix的粘合剂设计套件。它在多个目标上达到20–73%的实验命中率，比AlphaProteo和RFdiffusion高2–6倍。可通过Protenix服务器访问。
  • Protenix-Dock：使用经验评分函数的经典蛋白质-配体对接框架，不用深度网络，在刚性对接任务中表现竞争。
  • Protenix-Mini和Protenix-Mini+：轻量级变体，通过架构压缩和少步扩散采样器降低推理成本，同时在标准基准上保持准确度接近全模型。

这些工具共享接口，便于集成到下游管道中，用于结构预测、对接和设计。

最新更新和改进

跟上发展？团队一直活跃：

  • 2026年2月5日：发布Protenix-v1，支持模板/RNA MSA特性，改进训练动态和推理性能提升。
  • 2025年11月5日：v0.7.0引入高级扩散推理优化，如共享变量缓存、内核融合和TF32加速。参见性能分析。
  • 2025年7月17日：Protenix-Mini和约束特性，显著降低推理成本，最小准确度损失；添加原子级接触和口袋约束，通过物理先验提升预测准确。
  • 2025年1月16日：管道增强，开源完整训练数据管道和MSA管道；集成本地ColabFold兼容搜索，简化MSA生成。

这些更新显示了对工具改进的持续承诺。

如何上手Protenix-v1

准备试用？安装很简单。你可能会想：“我需要特殊硬件吗？”它在标准设置上运行PyTorch，但为最佳性能，使用GPU。

逐步安装指南

  1. 通过Pip安装：在终端运行此命令：

    pip install protenix

    这会获取核心包。

  2. 准备环境：确保有Python和必要依赖。模型使用PyTorch进行训练和推理。

  3. 下载模型：如protenix_base_default_v1.0.0可用。参考支持模型列表。

运行预测：操作指南

想预测结构？这样操作：

  1. 准备输入：创建JSON文件包含序列数据。例如，input.json可能包括蛋白序列、配体等。

  2. 运行命令：使用CLI快速预测：

    protenix pred -i examples/input.json -o ./output -n protenix_base_default_v1.0.0
    • -i：输入JSON文件。
    • -o：输出目录。
    • -n：模型名称。

  3. 理解选项：对于高级使用，检查推理脚本。你可以调整采样预算以提高准确度。

  4. 解释输出：你会得到PDB文件或类似，用于在PyMOL等工具中可视化结构。

完整细节，查看提供的推理演示脚本。

支持模型表格

以下是关键模型 breakdown：

模型名称 MSA支持 RNA MSA 模板支持 参数 训练数据截止 发布日期
protenix_base_default_v1.0.0 是 是 是 3.68亿 2021-09-30 2026-02-05
protenix_base_20250630_v1.0.0 是 是 是 3.68亿 2025-06-30 2026-02-05
protenix_base_default_v0.5.0 是 否 否 3.68亿 2021-09-30 2025-05-30
  • 默认v1.0.0推荐用于基准。
  • 2025截止版本用于实际应用。
  • 旧v0.5.0用于兼容。
Protenix-v1 metrics

这张图片显示v1.0.0的基准指标。

Additional metrics

这里是更多数据集性能。

基准结果详解

深入基准：Protenix-v1作为首个开源模型，在严格条件下优于AlphaFold3。在PXMeter的6000+复合物上，它在LDDT和DockQ等指标中表现出色。

对于抗原-抗体任务，缩放样本可预测地提升准确度。这不同于固定点评估——它灵活。

如果你在评估模型，使用PXMeter的精选、可重复设置。相关研究重新审视基准，显示数据选择如何影响结果。

Protenix-v1的关键要点

总结主要点：

  • 它是AF3风格的生物分子预测器，完全开源Apache 2.0，针对蛋白质、DNA、RNA和配体。
  • 在数据截止、规模和预算上匹配AF3，实现公平性能声明。
  • PXMeter提供精选基准套件，超过6000复合物，按时间和领域子集，加上统一指标（如复合LDDT、DockQ）用于可重复评估。
  • 推理缩放提供延迟-准确度权衡，而非单一固定点。

这个模型为可扩展研究打开大门。

FAQ：回答关于Protenix-v1的常见问题

生物分子结构预测到底是什么？

它是用计算模型推断生物分子如蛋白质或DNA的原子三维排列。Protenix-v1处理涉及多种类型的复合物。

如果我是编程新手，怎么安装和运行Protenix？

从上面的pip安装命令开始。然后用样本JSON运行预测CLI。如果卡住，检查MSA管道文档。

Protenix-v1支持RNA或DNA结构吗？

是的，它预测核酸结构，与蛋白质和配体一起。

Protenix-v1与早期版本有什么区别？

v1.0.0添加RNA MSA和模板，提升v0.5.0的准确度。

我能用Protenix进行蛋白质设计吗？

通过PXDesign，是的——它基于Protenix，用于粘合剂设计，高成功率。

PXMeter如何帮助评估？

它提供精选数据集和指标，用于公平比较Protenix、AlphaFold3等模型。

有无需安装的网页版本吗？

是的，Protenix网页服务器让你在浏览器中运行预测。

推理需要什么硬件？

GPU有助于速度，特别是大复合物，但CPU适合小测试。

如何贡献Protenix？

遵循贡献指南：安装pre-commit钩子，然后提交问题或拉取请求。

许可是什么，能商业使用吗？

Apache 2.0——学术和商业免费。

谁开发了Protenix，有职位机会吗？

ByteDance AML AI4Science团队。他们在北京和西雅图招聘ML和计算生物职位。

贡献和社区

想帮助改进Protenix，安装pre-commit：

pip install pre-commit
pre-commit install

然后，为bug或特性打开问题。社区包括Slack、WeChat和Twitter频道。

引用和致谢

在研究中使用Protenix时，引用技术报告和相关工作。它基于OpenFold和ColabFold等项目灵感，特定实现参考。

总之，Protenix-v1代表开源结构预测工具的前进一步。无论预测复合物还是设计粘合剂，它提供坚实、可扩展基础。如果你有更多问题，探索仓库或加入社区讨论。愉快预测！

（字数：约3850）