Targetdiff模型

Tips：

• 3D模式下的生成需要满足SE（3）-等变形（旋转、平移不变性），确保生成的内容符合物理规律。

• 针对已知的蛋白质口袋的结构，生成具有良好结合能力的三维分子

• 采用非自回归方法，因为自回归方法会逐个生成原子，违反几何约束

模型对三维分子结构的处理方式

1. 使用SE（3）等变的图神经网络来更新原子坐标与嵌入：
1. 坐标更新考虑了蛋白和配体的几何关系
2. 更新过程保持旋转和平移等变性

2. 联合建模原子坐标和原子类型的扩散过程：
1. 坐标部分用高斯扩散建模
2. 类型部分用类别分布扩散建模
3. 最终是通过一个共享的生成网络预测去噪后的原子坐标和类型

靶点蛋白与待生成分子的交互处理

1. 数据处理时，取靶点蛋白边缘的部分，之后让该部分与分子原子部分一起建模；采用边特征区分

2. 蛋白原子坐标的重心作为原点

3. 更新仅作用域待生成的分子原子，不更新靶点蛋白。