RFDiffusion 是一种基于扩散模型和深度神经网络的框架，结合了 RoseTTAFold 模型和扩散过程，用于生成符合目标功能的蛋白质结构。以下是其工作机制的分解和解释：
1. 框架的核心组成部分
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RoseTTAFold 模型
RoseTTAFold 是一种深度神经网络，用于蛋白质结构预测。它通过输入序列和配体约束，生成蛋白质的三维原子坐标或残基之间的距离矩阵。- 它在 RFDiffusion 中用于构建蛋白质结构框架和推断残基之间的关系。
- 其核心是对氨基酸序列之间的关系建模，学习分子内的物理和化学约束。
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扩散模型
扩散模型是一种生成式模型，模拟数据逐渐退化和复原的过程。它学习如何将噪声数据逐步还原到目标分布，从而生成新数据。- 在 RFDiffusion 中，扩散过程被设计为在蛋白质空间中生成新的原子坐标或重建结构。
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Sampler 类
Sampler是控制采样过程的核心组件，负责结合扩散模型与 RoseTTAFold，逐步生成符合目标特性的蛋白质结构。
2. 主要算法步骤
(1) 初始化：定义扩散过程
扩散模型在蛋白质生成中的目标是：
- 从随机噪声（或模糊结构）中生成蛋白质的三维坐标。
- 利用扩散步长逐步修正噪声。
定义扩散过程&#
