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免费在线工具功能包含：蛋白-蛋白在线对接与绘图、蛋白-核酸在线对接与绘图、蛋白-小分子在线对接与绘图等功能。
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ProteinMPNN 由 David Baker 实验室开发，采用消息传递神经网络（MPNN）架构，将蛋白质骨架建模为图结构，实现了给定骨架下的最优序列设计。序列恢复率比 Rosetta Design 高 30% 以上，推理速度提升数个数量级，已成为固定骨架序列设计的新标准。
给定蛋白质三维骨架，设计最优氨基酸序列
可固定关键功能残基，只优化其余位置的序列
通过温度参数调节生成序列的多样性与保守性平衡
深入了解 ProteinMPNN 的核心技术优势
将蛋白质骨架建模为图：节点为残基，边基于空间距离连接。通过多轮消息传递捕获残基间的长程相互作用。
在天然蛋白质骨架上测试，序列恢复率超过 50%，比 Rosetta Design 高 30% 以上。对设计骨架同样有效。
支持部分残基固定（保留功能位点）、二级结构约束、氨基酸类型限制等多种设计约束。
单次序列设计耗时 <1 秒，可快速生成数十条候选序列供筛选。支持批量处理大规模设计任务。
ProteinMPNN 在生命科学领域的广泛应用
为 RFdiffusion 生成的蛋白质骨架设计最优序列，形成完整的蛋白质设计管线。
固定整体骨架，优化易聚集区域的序列，提升蛋白质热稳定性与表达量。
固定功能关键残基，优化其余序列，在保留活性的同时改善整体性质。
固定催化残基，优化底物结合口袋序列，改变酶的底物特异性。
新智元生物科技提供的 ProteinMPNN 专业服务
基于 ProteinMPNN 对给定蛋白质骨架进行序列设计，输出多条最优序列及置信度评估。
从骨架生成到序列优化的完整蛋白质设计服务，搭配 AF2/AF3 结构验证。
利用 ProteinMPNN 进行稳定性优化、功能改造与底物特异性改造。
ProteinMPNN 基于深度学习，序列恢复率比 Rosetta 高 30% 以上，推理速度快数个数量级。Rosetta 更适合需要精细物理约束的场景。两者可互补使用。
ProteinMPNN 是固定骨架序列设计工具，需要给定三维骨架。自由序列设计建议搭配 RFdiffusion 使用：RFdiffusion 生成骨架 → ProteinMPNN 设计序列。
支持：1) 固定关键残基；2) 限制特定位置的氨基酸类型；3) 调节温度参数控制多样性；4) 指定二级结构约束。
可以。建议先用 AF2/AF3 进行结构验证，再用 MD 评估稳定性，最后实验表达与功能测试。ProteinMPNN 设计的实验成功率显著高于传统方法。
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