Protenix-v1 - 字节Seed团队推出的首个开源蛋白质结构预测模型

Protenix-v1是什么

Protenix-v1是字节跳动ByteDance Seed团队推出的首个开源蛋白质结构预测模型，性能在严格对齐训练数据和模型规模后超越AlphaFold 3。模型具备显著的推理时扩展特性：通过增加采样次数（如随机种子数），预测精度可近似线性提升，例如在抗体-抗原任务中，采样种子从1个增至80个时，DockQ成功率从36%提升至48%。Protenix-v1支持蛋白质、RNA、DNA及小分子的复合物预测，并推出双版本策略——严格对齐AF3数据的版本用于学术研究，2025版则整合最新数据提升工业应用价值。

Protenix-v1的功能特色

• 全原子生物分子结构预测：支持蛋白质、核酸（DNA/RNA）以及小分子配体等复杂生物系统的全原子3D结构预测。
• 蛋白质-蛋白质复合物预测：精准预测蛋白质相互作用形成的复合物三维结构。
• 抗体-抗原复合物预测：专门优化抗体与抗原结合界面的结构预测能力。
• 核酸结构预测：支持DNA和RNA分子的三维结构建模。
• 小分子配体结合预测：可预测小分子药物与靶点蛋白的结合构象。
• 推理时Scaling能力：支持通过增加采样候选数量（从几个到数百个）实现近似对数线性的准确率提升。
• 双版本策略：提供标准版（数据截止2021-09-30，用于学术对比）和实战版（数据截止2025-06-30，用于药物发现）。
• 配套设计工具PXDesign：基于Protenix的binder设计套件，支持从头设计结合蛋白。
• 轻量级变体Protenix-Mini：大幅降低推理成本，同时保持较高精度。
• Web Server在线服务：提供基于浏览器的交互式预测平台，无需本地部署。

Protenix-v1的核心优势

• 全原子3D结构预测：能精准处理蛋白质、核酸（DNA/RNA）以及小分子配体等复杂生物系统。
• 严格公平对比：训练数据截止2021年9月30日（与AF3一致），模型参数量368M，确保与AlphaFold 3的公平比较。
• 性能超越AF3：在FoldBench修正基准集上，蛋白质-蛋白质及抗体-抗原复合物预测均优于AlphaFold 3，大幅领先Chai-1、Boltz-1等开源模型。
• 推理时Scaling能力：支持通过增加采样候选数量（从几个到数百个）实现近似对数线性的准确率提升，抗体-抗原预测DockQ成功率可从36%提升至47.68%。

Protenix-v1官网是什么

• GitHub仓库：https://github.com/bytedance/Protenix
• 技术论文：https://github.com/bytedance/Protenix/blob/main/docs/PTX_V1_Technical_Report_202602042356.pdf

Protenix-v1的适用人群

• 结构生物学家：需要预测蛋白质、核酸等生物大分子三维结构的研究人员。
• 计算生物学家：从事生物分子建模、分子动力学模拟等领域的科研人员。
• 药物研发科学家：进行靶点发现、药物设计、分子对接的制药行业从业者。
• 抗体工程研究人员：专注于抗体-抗原相互作用预测和抗体优化的研发团队。
• AI for Science研究者：探索深度学习在生命科学领域应用的学术和工业界研究人员。
• 生物信息学工程师：需要集成结构预测工具到分析流程的技术人员。