bindcraft

Boltz propose une prédiction open-source des structures biomoléculaires à l'aide des modèles Boltz-1/Boltz-2, servant d'alternative à AlphaFold2. Il se spécialise dans la prédiction des complexes protéiques, la validation des ligands conçus et la gestion des interactions protéine-ligand. Cette compétence est particulièrement utile lorsque vous avez besoin d'une prédiction de structure open-source ou souhaitez exploiter des ressources GPU locales.

La compétence alphafold utilise AlphaFold2 pour valider les conceptions de protéines en prédisant les structures et en calculant les métriques de confiance. Elle prend en charge la validation de chaîne unique, les complexes ligand-cible, et les prédictions multi-chaînes avec AlphaFold-Multimer. Pour des prédictions plus rapides sur une seule chaîne, les développeurs doivent utiliser la compétence esm à la place.

BoltzGen est un modèle de diffusion tous atomes pour la conception de protéines qui génère simultanément les coordonnées du squelette principal et des chaînes latérales. Il est particulièrement adapté à la conception de protéines autour de petites molécules ou de ligands lorsque des géométries de liaison précises sont requises. Utilisez cette compétence lorsque vous avez besoin d'une conception tenant compte des chaînes latérales dès le départ et que vous travaillez avec une configuration basée sur YAML.

La compétence alphafold utilise AlphaFold2 pour valider les conceptions de protéines en prédisant les structures et en calculant des métriques de confiance telles que pLDDT et pTM. Elle prend en charge la prédiction de complexes multi-chaînes avec AlphaFold-Multimer pour valider les interactions liant-cible et la cohérence interne des conceptions. Pour des prédictions plus rapides sur une seule chaîne, les développeurs doivent utiliser la compétence esm à la place.