PANDA：面向端到端生成的蛋白质全原子嵌套树去噪架构

深度生成模型拓展了计算蛋白质设计的应用范围，但大多数方法仍将骨架生成与序列分配分开处理，或依赖无法直接在笛卡尔空间中作用于所有原子的潜变量表示和扭转角表示。我们提出 PANDA，一种端到端生成架构，在统一的全原子表示中执行去噪，并根据原子占据模式直接恢复序列身份。通过耦合全局与局部坐标轨迹，并引入一种能够保持侧链几何结构的采样策略，PANDA 在所评估的全原子方法中，针对不同蛋白质长度均实现了最高的自洽性设计成功率。在功能设计方面，PANDA 以基序原子之间的成对距离为条件，而非固定其坐标，从而使功能原子能够与支架共同定位。在 Atomic Motif Enzyme 基准测试中，PANDA 能够保持基序几何结构，并较以往方法实现显著更高的支架构建成功率，尤其是在处理更大基序时表现突出。因此，PANDA 为实现高质量全原子生成式设计及灵活的原子级控制提供了一条高效途径。

深度生成模型拓展了计算蛋白质设计的应用范围，然而，大多数方法仍将骨架生成与序列分配分开处理，或依赖于无法直接在笛卡尔空间中作用于所有原子的潜变量表示和扭转角表示。我们提出 PANDA，这是一种端到端生成架构，在统一的全原子表示中执行去噪，并通过原子占据模式直接恢复序列身份。通过耦合全局与局部坐标轨迹，并引入一种能够保持侧链几何结构的采样策略，PANDA 在所评估的全原子方法中，针对不同蛋白质长度均实现了最高的自洽性设计成功率。在功能设计方面，PANDA 以基序原子之间的成对距离作为条件，而非固定其坐标，从而使功能原子能够与支架共同定位。在 Atomic Motif Enzyme 基准测试中，PANDA 能够保持基序几何结构，并较以往方法显著提高支架构建成功率，尤其是在基序规模较大的情况下。因此，PANDA 为高质量全原子生成式设计提供了一条高效途径，并支持灵活的原子级控制。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.11.750898v1?rss=1

🏷️ 蛋白质设计 深度生成模型 全原子建模 结构去噪 酶功能设计