字节 PXDesign 蛋白结合物生成与实验筛选方案

将蛋白结合物候选生成、结构置信度过滤与实验候选选择组织为可复用研发流程，提高早期筛选效率。

英文 PDF · 29 页 · 11.4 MB2025-12-12 v3 · 技术报告版本日期浏览次数8

适用对象

生物药研发、蛋白设计、靶点研究与实验筛选团队

方案摘要

字节 Seed PXDesign 将从头蛋白结合物生成、结构预测、置信度筛选和实验候选选择组织为模块化研发流程。技术报告关注两类问题：怎样生成符合目标界面的候选，以及怎样从大量结果中优先选择可能结合的序列。它同时研究生成效率、过滤准确性和候选多样性，适合蛋白工程与早期药物发现团队阅读。

生成包含扩散模型 PXDesign-d 与基于预测器梯度优化的 PXDesign-h。前者根据靶点和可选条件生成结构，后者利用固定结构预测模型优化序列。报告在共同条件下比较两者的计算与候选表现，实际体外实验及文中服务器采用扩散流程。具体输入可以涉及靶点结构、热点及其他设计条件，使用范围需按相应工具说明确认。

筛选部分比较 Protenix、轻量版本和 AlphaFold 相关预测器的置信度与结构指标，观察对已知结合物的富集、运行时间和覆盖。不同预测器可能保留不同候选，组合过滤可以改变命中与多样性。报告同时指出统一阈值在不同靶点上效果不同，某个数据集上的较好指标不能直接保证其他靶点也得到相同结果。

实验流程先生成候选，再进行结构过滤和聚类，从不同结构集合选择代表序列开展表达及 BLI 结合测试。报告提供多个靶点的设计和实验数量，并按特定结合阈值统计成功候选。部分靶点得到较高比例，另有靶点未取得成功，说明实验条件和目标难度仍然影响最终结果，计算通过不等于实验阳性。

资料讨论数据集合限制、评分随靶点变化，以及多阶段流程的计算成本和误差传递。模块化组织便于检查每个阶段，也需要管理生成、预测、过滤和聚类之间的连接。报告后续扩展到更多分子形式的内容具有相应研究范围，不能把所有演示理解为已经具备相同实验验证程度的成熟药物方案。

过滤之后的结构聚类用于保留不同类型候选，再从各组选择代表进行实验，减少只重复验证相近序列的情况。报告比较多个预测器时也观察它们对候选覆盖的差异，说明排序规则会影响后续实验看到的结果。研发人员需要同时记录生成和过滤条件，才能比较不同方法，并判断实验命中来自哪些设计与筛选环节。

这份报告适合了解候选生成与实验筛选怎样配合，包含方法、基准和体外结果。原文所列项目、服务器和代码需要分别查看可用功能及许可，候选仍需后续表达、特异性、功能、开发性质和安全性研究。报告没有提供临床药物效果，其价值主要在于为研发团队组织早期设计、排序及验证工作提供方法参考。

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刘浩南

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