字节跳动开源AI蛋白模型在多个基准测试优于AlphaFold3、AF2.3和RoseTTAFold2NA

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字节跳动团队 AI 蛋白领域新作： Protenix - Advancing Structure Prediction Through a Comprehensive AlphaFold3 Reproduction ，《 Protenix- 通过全面的 AlphaFold3 复制推进结构预测》 近日发表在 bioRxiv 。 -Protenix 是字节跳动的开源模型，在预测各种生物分子结构方面实现了 SOTA ，在多个基准测试中优于 AF3 、 AF2.3 和 RF2NA 。 - 该团队完善了 AF3 的方法论，纠正了错误，分享了复制见解，还改进了置信度头架构，以获得更好的预测准确性。 -Protenix 通过开源模型权重、推理和可训练代码以及易于研究集成的综合数据集版本增强了可访问性。 - 就性能而言， Protenix 在蛋白质配体共折叠、蛋白质界面和核酸靶点预测方面表现出色，即使没有类似的训练结构也显示出高精度。 - 案例研究突出了 Protenix 在生物学和药理学研究中的潜力，尽管局限性表明需要更多的 OOD 测试来实现普遍性。 ………………………………