ProteinMPNN与Rosetta结合使用

在Rosetta软件中，目前并没有直接整合或内置支持ProteinMPNN模型。然而，你可以将ProteinMPNN与Rosetta工具结合使用来进行蛋白质设计和优化。具体步骤如下：

1. ProteinMPNN独立使用：首先你可以通过ProteinMPNN独立生成蛋白质序列设计。ProteinMPNN是一个基于图神经网络的模型，主要用于蛋白质序列设计，生成满足特定结构的序列。

2. 结合Rosetta：你可以将ProteinMPNN生成的序列输入到Rosetta中，用Rosetta的结构优化和打分函数对ProteinMPNN设计的序列进行评估。Rosetta可以评估序列的能量状态，优化侧链和主链构象，并预测蛋白质的稳定性。

这种方法是一种非整合的方式，但两者结合可以实现结构预测和设计的优化。如果你想要自动化这类流程，可以编写脚本，将ProteinMPNN的输出与Rosetta的输入和后续处理连接起来。

目前，如果需要更紧密的整合，可能需要自己定制Rosetta的模块或者等待官方的更新。

Rosetta和ProteinMPNN都是用于蛋白质设计和研究的工具，但它们的基础方法、核心功能和使用目标有所不同。以下是它们的主要区别：

1. 方法基础

• Rosetta:
  Rosetta是一个基于物理和经验数据的蛋白质建模软件，它使用能量函数来模拟和预测蛋白质的结构、稳定性和相互作用。Rosetta通过最小化能量函数来优化蛋白质结构，并且广泛应用于蛋白质折叠、分子对接、设计、结构预测等领域。

• ProteinMPNN:
  ProteinMPNN是一个基于图神经网络的深度学习模型，专门用于蛋白质序列设计。它通过学习从已知蛋白质结构到其对应序列的映射关系，来生成符合特定结构的蛋白质序列。与Rosetta不同，ProteinMPNN主要依赖于数据驱动的机器学习模型，而不是传统的物理建模。

2. 核心功能

• Rosetta的核心功能：

  • 蛋白质结构预测（包括无模板和基于模板的折叠预测）
  • 蛋白质设计和稳定性优化
  • 蛋白质-蛋白质、蛋白质-小分子对接
  • 能量打分与优化（基于物理与统计的能量函数）
  • 模拟蛋白质的突变、侧链优化等

• ProteinMPNN的核心功能：

  • 蛋白质序列设计，特别是为给定的三维结构生成相应的序列
  • 预测具有特定结构的多样化序列库
  • 设计具有较高目标序列保真度的突变

3. 主要用途

• Rosetta:
  Rosetta用于从头蛋白质结构预测、蛋白质序列优化、设计新蛋白质、预测蛋白质相互作用等。Rosetta的重点在于结构层面的优化，它可以帮助设计出稳定的蛋白质结构，并通过能量函数预测蛋白质的行为。

• ProteinMPNN:
  ProteinMPNN主要用于蛋白质序列设计。它给定一个蛋白质的三维结构，然后生成与该结构匹配的序列。因此，它的设计目标是为已知或新设计的结构生成合适的序列，而不直接处理或预测结构。

4. 计算方法

• Rosetta:
  Rosetta基于能量打分函数，结合蒙特卡洛算法、分子动力学模拟等技术进行蛋白质设计和预测。它的计算方法更偏向于基于物理和化学规律，借助实验数据优化的方式进行计算。

• ProteinMPNN:
  ProteinMPNN使用图神经网络，这是一种基于深度学习的技术，通过大量数据训练模型，学会从结构到序列的映射。其优势在于高效的序列生成和设计，能够快速为复杂结构生成符合要求的序列。

5. 效率和应用场景

• Rosetta：在设计新蛋白质、优化蛋白质结构、模拟突变效应时，Rosetta能够提供强大的物理建模支持，但计算量通常较大，效率相对较低，尤其是在处理大规模序列设计任务时。

• ProteinMPNN：相比之下，ProteinMPNN可以快速为给定结构生成高质量的序列，是一种高效的序列设计工具，适合大规模筛选和序列多样性设计。它的优势是速度快，尤其是在处理具有复杂结构的蛋白质时。

总结

• Rosetta更偏向于蛋白质结构和能量优化，适合用于需要精细结构调整、能量评估和预测的场景。
• ProteinMPNN是一个专门用于蛋白质序列设计的深度学习工具，适用于需要大规模生成序列、为给定结构寻找最优序列的任务。

两者可以结合使用，先用ProteinMPNN生成符合结构的序列，再用Rosetta进行结构优化和打分，从而得到更稳定的设计。

Rosetta、ProteinMPNN 和 RFdiffusion 都是用于蛋白质设计和预测的工具，但它们的基础原理、核心功能和应用场景有显著的区别。RFdiffusion 是一种新兴的方法，结合了扩散模型与深度学习，用于蛋白质设计。我们可以从以下几个方面来比较 RFdiffusion 与 Rosetta 和 ProteinMPNN：

1. 方法基础

• Rosetta:
  Rosetta基于物理和经验的能量打分模型，通过蒙特卡洛模拟、侧链优化、能量最小化等方法进行蛋白质设计和结构预测。它是一个基于物理化学原理的计算工具。

• ProteinMPNN:
  ProteinMPNN是一种基于图神经网络的深度学习模型，擅长从给定蛋白质结构生成序列。它通过学习已知蛋白质的结构-序列映射关系，以数据驱动的方式设计与特定结构匹配的序列。

• RFdiffusion:
  RFdiffusion是一种基于扩散模型（diffusion model）的深度学习工具，应用于蛋白质设计。扩散模型是一种生成式模型，最早在图像生成任务中取得成功。RFdiffusion将这一模型扩展到蛋白质领域，通过逐步“去噪”过程从随机初始状态生成符合目标要求的蛋白质结构。它主要用于从头设计新蛋白质结构，而不是优化已有的结构。

2. 核心功能

• Rosetta的核心功能：

  • 蛋白质结构预测、优化和设计
  • 蛋白质-蛋白质、蛋白质-小分子相互作用预测
  • 分子对接与突变效应预测
  • 使用基于物理的能量函数进行优化和打分

• ProteinMPNN的核心功能：

  • 基于给定的蛋白质结构，生成与其匹配的蛋白质序列
  • 序列设计和突变分析
  • 设计多样化的蛋白质序列库

• RFdiffusion的核心功能：

  • 从头设计全新的蛋白质结构，不依赖于现有模板
  • 通过扩散过程生成与目标功能或特定几何形状匹配的蛋白质
  • 能够设计复杂的蛋白质拓扑结构，尤其是在约束条件下（例如与其他蛋白质的相互作用、特定几何形状等）

3. 主要用途

• Rosetta：
  适用于结构预测、优化和分子对接，特别是需要在已知结构上进行精细调整的任务。它的核心优势在于基于物理学的能量函数打分，可以预测蛋白质折叠、稳定性和相互作用。

• ProteinMPNN：
  主要用于设计与给定三维结构相匹配的蛋白质序列。它更适合优化现有的结构，而不是生成全新的蛋白质折叠或拓扑。

• RFdiffusion：
  从头生成蛋白质结构，特别适合设计新型功能性蛋白质或复杂拓扑结构。RFdiffusion在约束条件下设计结构方面表现出色，例如为特定的结合位点设计蛋白质。

4. 计算方法

• Rosetta：
  使用基于物理的能量打分函数，结合蒙特卡洛方法和结构最优化来进行计算。其计算量较大，尤其在处理复杂体系时，效率可能较低。

• ProteinMPNN：
  使用图神经网络，在给定结构的基础上进行序列设计。它的计算速度较快，但依赖于对现有结构的优化，无法生成全新结构。

• RFdiffusion：
  基于扩散模型，逐步将随机噪声还原成具有生物学意义的蛋白质结构。其生成过程较为高效，尤其适合从头设计复杂或创新的蛋白质结构。

5. 创新与效率

• Rosetta：在进行精细的结构预测和能量评估时具有优势，但设计新结构时相对较慢，尤其在从头设计中，Rosetta需要较多的计算资源。

• ProteinMPNN：设计蛋白质序列效率较高，尤其在设计多样化的序列库时表现良好，但其功能局限于设计与现有结构匹配的序列，无法处理从头结构设计。

• RFdiffusion：在创新蛋白质设计方面非常有效，尤其是当任务涉及从头生成新结构时。它能够设计具有特定功能或几何约束的蛋白质，是生成式设计的有力工具。RFdiffusion的效率较高，尤其在处理复杂结构时。

6. 应用场景

• Rosetta：适合需要精细优化和物理建模的任务，比如蛋白质相互作用、突变分析、结构预测等。它也用于从头蛋白质设计，但速度较慢。

• ProteinMPNN：专注于快速生成符合给定结构的蛋白质序列，因此适用于序列设计和序列优化任务。

• RFdiffusion：适合从头设计新型蛋白质结构，特别是那些复杂、创新的结构。在需要设计与特定功能或几何结构匹配的蛋白质时，RFdiffusion是一个强大的工具。

总结

• Rosetta：基于物理的蛋白质建模工具，擅长精细优化和预测，但在从头设计复杂结构方面效率较低。
• ProteinMPNN：专注于从现有结构生成蛋白质序列，速度快，适合序列设计和多样性生成任务。
• RFdiffusion：创新型的深度学习工具，基于扩散模型，可从头生成具有复杂结构和功能的新型蛋白质，特别适合需要从无到有设计全新结构的场景。

RFdiffusion作为新一代的设计工具，提供了更强大的从头蛋白质生成能力，而Rosetta和ProteinMPNN则更适合于优化和设计已有的结构和序列。

Rosetta 和 RoseTTAFold 不是完全相同的东西，它们属于同一研究生态，但各自针对不同的蛋白质设计与预测任务。以下是它们之间的区别和联系：

---

1. Rosetta

• 开发背景：Rosetta是由David Baker实验室开发的蛋白质结构预测与设计平台，已发展了近二十年。
• 核心理念：基于物理能量函数和分子动力学模拟进行优化，预测蛋白质结构、相互作用以及进行蛋白质设计。
• 应用场景：
  • 蛋白质结构预测（基于同源模板和从头折叠）
  • 蛋白质-蛋白质、蛋白质-小分子对接
  • 突变效应预测和蛋白质稳定性优化
  • 蛋白质设计与功能优化

特点：

• 强调结构层面的优化，计算过程比较复杂且时间较长。
• 使用物理和经验打分函数预测结构的稳定性和能量。

---

2. RoseTTAFold

• 开发背景：RoseTTAFold 是由同样来自 Baker 实验室的团队开发，于 2021 年发布，受到 AlphaFold2 的启发。它引入了深度学习模型，极大提升了蛋白质结构预测的速度和准确性。
• 核心理念：基于多模态深度学习模型，结合序列信息和已知结构信息，同时整合序列对齐（MSA）和模板数据来进行蛋白质结构预测。

应用场景：

• 快速预测蛋白质结构，尤其适用于未知或较难通过传统方法预测的蛋白质。
• 预测蛋白质-蛋白质相互作用。
• 用于结构生物学中的建模，加快了许多科研项目的进展。

特点：

• 与传统 Rosetta 相比，RoseTTAFold 速度更快，在结构预测上的效果更接近于 AlphaFold。
• 使用深度学习模型，对大规模蛋白质序列和结构数据进行训练。

---

3. 主要区别

方面	Rosetta	RoseTTAFold
核心技术	基于物理的能量打分模型	深度学习模型
应用重点	优化蛋白质结构、设计和对接	蛋白质结构预测与相互作用预测
速度	相对较慢，计算量较大	快速预测
适用场景	复杂蛋白质设计与精细优化	高效预测新蛋白质结构
依赖的输入	多重序列比对和能量优化	序列信息和模板（深度学习）

---

4. 联系

• 同属 Rosetta 生态系统：RoseTTAFold 是 Rosetta 系列工具中的新成员，它的推出提升了 Rosetta 生态系统在蛋白质结构预测上的效率。
• 可互补使用：RoseTTAFold 可以用于快速预测蛋白质结构，而 Rosetta 可以进一步优化这些结构或进行能量打分。例如：
  1. 使用 RoseTTAFold 快速生成蛋白质模型。
  2. 再将该模型输入 Rosetta 进行能量优化和设计。

---

5. 总结

• Rosetta 更侧重于基于物理能量函数的蛋白质优化、对接、设计等复杂任务。
• RoseTTAFold 是 Rosetta 生态系统中引入的深度学习工具，专注于快速、准确的蛋白质结构预测。

两者在设计理念上不同，但可以结合使用，形成一个强大的工具链，用于蛋白质结构预测和功能设计。

RoseTTAFold 和 Rosetta 是同一个研究团队（David Baker实验室）开发的，但它们并不是直接集成在一起的工具。目前，RoseTTAFold 并没有完全嵌入 Rosetta 的核心软件包中作为一个内置模块。不过，你可以将它们结合使用来发挥各自的优势。以下是它们如何协同的详细解释。

---

1. RoseTTAFold 和 Rosetta 的关系

• RoseTTAFold 是一个独立的深度学习框架，用于快速预测蛋白质结构，类似于 AlphaFold2。
• Rosetta 是一个基于物理建模的框架，适合进行结构优化、蛋白质设计、相互作用预测和打分。

尽管它们没有完全集成，但你可以通过 文件传递和脚本 的方式，将 RoseTTAFold 生成的结构输入到 Rosetta 中进行进一步的优化。

---

2. 如何将 RoseTTAFold 和 Rosetta 结合使用

如果你想在工作流中将 RoseTTAFold 和 Rosetta 结合，可以按照以下步骤操作：

步骤 1：使用 RoseTTAFold 生成蛋白质结构

1. 安装并运行 RoseTTAFold，为目标序列预测蛋白质结构。
2. 生成的结构文件通常为 PDB格式，这是 Rosetta 也能识别的标准文件格式。

步骤 2：将 RoseTTAFold 的 PDB 文件输入 Rosetta

1. 在 Rosetta 中使用生成的 PDB 文件进行优化。例如：
   • 能量最小化：通过 Rosetta 的 relax 脚本进一步优化结构。
   • 蛋白质设计：使用 Rosetta 的设计模块（如 fixbb、design）修改或优化预测的结构。
   • 相互作用预测：将预测的单体结构用于 Rosetta 的对接模块，预测蛋白质-蛋白质或蛋白质-小分子相互作用。

步骤 3：使用 Rosetta 进行打分和优化

• 通过 Rosetta 的 score 函数，对 RoseTTAFold 预测的结构进行能量打分，分析其稳定性。
• 使用 Rosetta 的 flex_ddG 或 ddg_monomer 工具，预测突变对结构稳定性的影响。

---

3. 整合示例工作流

1. RoseTTAFold 预测蛋白质结构（生成 structure.pdb）。
2. Rosetta Relax 脚本优化该结构：

   bash
   mpirun -np 4 relax.mpi.linuxgccrelease -s structure.pdb -relax:fast

3. Rosetta Design 用于优化结构中的侧链和序列：

   bash
   fixbb.linuxgccrelease -s optimized_structure.pdb -resfile design.resfile

4. Rosetta Docking 用于预测蛋白质复合体的相互作用。

---

4. 是否未来会集成？

随着蛋白质结构预测工具的发展，未来 RoseTTAFold 或其更新版有可能进一步集成到 Rosetta 中。这一趋势在生物信息学中越来越明显，因为研究人员希望将深度学习与物理模型相结合，实现更加高效和准确的设计与预测。

---

5. 总结

• 目前：RoseTTAFold 和 Rosetta 是两个独立的工具，但可以通过文件传递和脚本结合使用。
• 使用建议：利用 RoseTTAFold 快速生成结构，再通过 Rosetta 进行精细优化、打分和设计，实现更高质量的结果。

这种组合使用方法充分发挥了 RoseTTAFold 的速度和 Rosetta 的精细优化能力，非常适合蛋白质结构研究中的复杂任务。