ProteinMPNN

#10 in Wissenschafts- & Bio-KI

Baker Lab · 2× · zuletzt 02. Okt. 2026

47

Momentum

ProteinMPNN ist ein Open-Source-Deep-Learning-Tool zum "inversen Protein-Design": Es berechnet zu einer vorgegebenen Protein-Rückgrat-Struktur (Backbone) passende Aminosäuresequenzen, die sich zu dieser Struktur falten. Es wurde vom Baker Lab (Institute for Protein Design, University of Washington) entwickelt und 2022 in Science veröffentlicht. Das Modell basiert auf einem Message-Passing-Neural-Network (Encoder-Decoder-Architektur) und erreichte bei der nativen Sequenzwiederherstellung 52,4% gegenüber 32,9% bei Rosetta. Der Code ist frei auf GitHub verfügbar (MIT-Lizenz) und wird u.a. über Colab-Notebooks und eine Hugging-Face-Weboberfläche genutzt.

Belege (2)