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蛋白质结构预测场通过蛋白质折叠模型（例如α2和Esmfold）进行了深入的学习革命。这些模型可以快速进行计算机预测，并已整合到从头蛋白设计和蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）预测中。然而，这些模型无法估计取决于构象分布的生物学相关特征。扩散模型是一种新型的生成模型，已经开发出来学习构象分布并应用于从头蛋白质设计。有限的工作是对蛋白质结构插入的有限工作，在该蛋白质结构上，通过同时调节其序列和其余结构来恢复蒙版的截面。在这项工作中，我们提出了构架的iff i n p ain t ing（frameDipt），这是一种蛋白质授予的广义模型。这对于T细胞很重要，鉴于互补性确定区域（CDR）环的超变量性。，我们评估了T细胞受体的CDR回路设计模型，并通过有限的训练数据和可学习的参数获得了与蛋白烯剂的可比预测准确性和RFDiffusion。与确定性结构预测模型不同，框架捕获了不同区域和结合状态的构象分布，突出了生成模型的关键优势。模型和推理代码已发布1。
se（3）蛋白质结构的扩散模型
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