RFdiffusion NIM 终端节点#

该模型提供如下所述的终端节点。输入和输出参数对应于提交到或从终端节点接收的 JSON 对象中的属性。

生成新的蛋白质结构（结合蛋白设计、基序支架等）#

终端节点路径： biology/ipd/rfdiffusion/generate

输入参数#

  • input_pdb (字符串， null)：可选。这是一个输入 PDB（蛋白质数据库）文件：此文件中的蛋白质链和氨基酸用于选择结合蛋白靶标和基序。

  • input_pdb_asset (字符串， null)：可选。可选的预上传 NVCF 资产 ID。如果使用此字段，则应通过 input_pdb 参数提供原始文件名。

  • contigs (字符串)：必需。从历史上看，contigs 代表“连续 [蛋白质区域]”。此字符串定义了正在生成的蛋白质。它是用领域特定语言编写的规范，告诉 RFdiffusion 输入蛋白质的哪些部分需要保留，以及需要构建哪种结合蛋白（或支架）。例如，字符串“A10-100/0 50-150”指示 RFdiffusion 保留 [来自输入 PDB 文件] 链 A 中的氨基酸 10-100，然后断开链（特殊的“/0”表示法，表示链的末端，因此有效地使“A10-100”成为新的靶蛋白），并构建长度为 50 到 150 个氨基酸的新链（有效地是结合蛋白）。

  • hotspot_res (数组， null)：可选。热点残基字符串提供了一种指定新蛋白质（结合蛋白）必须与原始输入蛋白质（靶标）接触的区域的方法，因此我们可以引导结合蛋白到特定区域。在 UI 中，字符串的格式是以逗号分隔的输入 PDB 文件中存在的氨基酸列表，例如“A50,A51,A52”指定了链 A 中位置为 50、51 和 52 的三个热点残基。请注意，在 API 中，氨基酸被指定为字符串列表，例如 ['A50', 'A51', …]。

  • diffusion_steps (整数， null)：可选。默认为 50。RFdiffusion 是一种扩散生成模型，它通过扩散（添加噪声）到训练数据集进行训练。生成过程通过反转时间步长（即去噪）来工作：从随机放置的原子开始，并反向扩散位置以获得可能的原子位置。diffusion_steps 参数告诉 RFdiffusion 它将运行去噪过程多少步。最小值为 1，默认值为 50。

  • random_seed (整数， null)：可选。RFdiffusion 是一种生成模型，其功能是生成新颖且多样的蛋白质。设置随机种子可以将 RFdiffusion 转换为确定性模型，其中输入蛋白质、任务和固定种子将始终产生相同的输出。此参数对于开发目的很有用，但在其他情况下应取消设置。

输出#

  • output_pdb (字符串)：必需。PDB 格式的输出蛋白质。

  • elapsed_ms (整数)：必需。服务器端经过的时间。

准备就绪检查#

终端节点路径： v1/health/ready

输入参数#

无。

输出#

终端节点的输出是一个 JSON 响应，其中包含指示微服务就绪状态的值。当 NIM 准备就绪时，将返回以下响应： {"status":"ready"}。

在本页