本文是对抗体/蛋白设计算法的汇总。根据算法的特点共性,设置以下字段:

  • 名称
  • 序列类型
    • 普通蛋白
      • peptide
      • mini protein
      • antigen
    • 抗体
      • nanobody
      • mAb
      • scFv
      • CDR
      • other antibody
  • 方法类型
    • Diffusion
    • EGNN
    • SE(3)-Transformer
    • MPNN
    • VAE
    • CNN
    • ODE/PDE
    • Iteration Refinement
    • Hallucination
    • LLM Transformer
    • Structure Modelling
    • GVP
    • CLIP
    • Contrastive Learning
    • Method Combination
    • Backward Propagation
    • Retrieval Augmented
  • 设计类型
    • Fix-bb Sequence Design
    • LLM Sequence Design
    • Backbone Structure Design
    • Codesign
  • 数据源
  • 作者与单位
  • 发表平台与发表时间
  • 性能指标
    • AAR (Seq recovery)
    • Perplexity
    • RMSD or scRMSD
    • Naturalness
    • 湿实验结果
  • 开源状态
    • 源码及其license
    • 权重及其license

BindCraft

  • 本站链接:BindCraft算法解析和测试
  • 序列类型:peptide,mini protein
  • 设计类型:codesign
  • 方法类型:Hallucination,Backward Propagation
  • 数据源:无,但所依赖的alphafold模型需要PDB数据库。
  • 作者与单位:
    • 第一作者:Martin Pacesa
    • 通讯作者:Bruno E. Correia,Sergey Ovchinnikov
    • 单位:Laboratory of Protein Design and Immunoengineering, École Polytechnique Fédérale de Lausanne and Swiss Institute of Bioinformatics; Lausanne, Switzerland
  • 发表平台与发表时间:bioRxiv,2024/10/1
  • 性能指标:
    • 湿实验结果:10~100%的结合成功率
  • 开源状态:

RADAb

  • 本站链接:RADAb抗体序列设计算法-上交大
  • 序列类型:CDR
  • 设计类型:fix-bb sequence design
  • 方法类型:Diffusion, Retrieval Augmented
  • 数据源:SAbDab
  • 作者与单位:
    • 第一作者:Zichen Wang
    • 通讯作者:Shuangjia Zheng
    • 单位:Shanghai Jiao Tong University
  • 发表平台与发表时间:arXiv,2024/10/10
  • 性能指标:
    • AAR:
      • HCDR3: 57.02%
    • scRMSD:
      • HCDR3: 2.23
  • 开源状态:未开源

Chroma

  • 本站链接:Chroma测试与binder设计探索
  • 序列类型:peptide,mini protein,antigen
  • 设计类型:codesign
  • 方法类型:Diffusion,SE(3)-Transformer
  • 数据源:PDB
  • 作者与单位:
    • 第一作者:John B. Ingraham
    • 通讯作者:Gevorg Grigoryan
    • 单位:Generate Biomedicines
  • 发表平台与发表时间:Nature,2023/11/15
  • 性能指标:
    • RMSD: 与电镜结构差距1.0Å
  • 开源状态:

FoldFlow

  • 本站链接:FoldFlow骨架生成算法-ICLR2024
  • 设计类型:Backbone Structure Design
  • 方法类型:ODE/SDE,Manifold Learning
  • 数据源:PDB
  • 作者与单位:
    • 第一作者:Avishek (Joey) Bose
    • 通讯作者:Alexander Tong
    • 单位:McGill University
  • 发表平台与发表时间:ICLR 2024,2024/4/11
  • 性能指标:
    • Designability:0.716 ± 0.040
    • Novelty:0.544 ± 0.061
  • 开源状态:

BetterBodies

  • 本站链接:BetterBodies:VAE+Diffusion+RL的抗体CDRH3设计
  • 设计类型:Sequence Design
  • 方法类型:VAE, Diffusion, Q-Learning
  • 数据源:CDR sequence
  • 作者与单位:
    • 第一作者:Yannick Vogt
    • 通讯作者: Yannick Vogt
    • 单位:University of Freiburg
  • 发表平台与发表时间:arxiv,2024/9/9
  • 开源状态:未开源
  • 个人评价:不咋地