目前开源AI蛋白质设计软件和资源很多，为方便你快速了解，我将一些主流的整理成了表格：

🧭 如何选择和使用这些资源

面对多样的工具，可以从以下几个方面考虑：

1. 明确你的需求：

   • 是预测已知序列的蛋白质结构（如用AlphaFold 2/3, RoseTTAFold, ESMFold, OmegaFold）？

   • 是优化现有蛋白质的某些性质，如稳定性、活性（如用ProteinMPNN, EVOLVEpro）？

   • 是从头设计具有特定功能或结构的新蛋白质（如用RFdiffusion, genie2）？

   • 是希望有一个集成平台简化工作流，而不想组合使用多个独立工具（如ColabSaprot）？

   • 是进行跨模态探索（如用ProTrek）或根据文本描述生成蛋白质（如用Pinal）？

2. 关注工具的易用性和可及性：

   • 本地安装：对于RFdiffusion、SaProt等，通常需要较强的本地计算资源（高端GPU、大量存储空间和内存），并按照官方GitHub仓库的说明进行环境配置、依赖安装和数据库下载。过程可能较为复杂，需耐心排查问题。

   • 在线平台/容器化部署：ProTrek、Pinal、Evolla等提供了在线服务器，可通过浏览器直接使用，对用户硬件要求低。RFdiffusion也提供了预编译的Singularity/Apptainer容器，实现相对便捷的一键部署和运行。

   • ColabSaprot等平台旨在通过用户友好的界面（甚至对话式AI Agent），极大降低生物学家使用AI工具的门槛。

3. 理解算法的原理和局限：

   • 数据依赖性强：AI模型的性能很大程度上依赖于训练数据的质量和数量。

   • “黑箱”问题：有些AI模型的决策过程并不完全透明。

   • 动态性与复杂性：目前大多数工具主要预测静态结构，对蛋白质动态构象变化、复杂体内环境的模拟仍具挑战。

   • 实验验证至关重要：AI预测不能完全替代实验验证。任何AI设计的蛋白质序列或结构，都需要通过湿实验来最终确认其功能、稳定性和安全性。

4. 利用资源库和社区：

   • OPMC等社区鼓励共享与协作。

   • 许多工具的代码和模型托管在GitHub和Hugging Face等平台。

   • 关注相关论文、社区讨论和教程（如CSDN博客上的一些使用教程），以便更好地使用工具和了解最新进展。

💡 一些获取与使用提示

许多顶尖蛋白质设计软件，如David Baker实验室开发的RFdiffusion和ProteinMPNN，其官方源码和模型权重通常会发布在相关的GitHub仓库（例如 https://github.com/RosettaCommons/ 下你可能找到一些项目）。

安装和使用：

• 对于本地安装，务必仔细阅读项目的README.md文档，通常需要安装Conda、Docker或Apptainer/Singularity等环境，并下载庞大的预训练模型和数据库（可能需要数百GB至数TB空间）。

• 对于在线工具，直接访问提供的URL即可尝试。

• 对于容器化部署，按照官方指引下载容器映像并使用相应命令运行。

💎 总结

开源AI蛋白质设计软件生态非常活跃，从底层的结构预测与设计（如RFdiffusion）、序列优化（如ProteinMPNN），到融合多模态信息的语言模型（如SaProt, ProTrek），再到更高阶的文本生成序列（如Pinal）和功能描述（如Evolla），以及降低使用门槛的平台（如ColabSaprot）和促进合作的社区（如OPMC），应有尽有。

选择时，结合你的具体目标、硬件条件和技术背景。初学者或计算资源有限的用户可以从在线平台或容器化工具入手。追求极致控制和深度定制的研究人员，则可以挑战本地安装和源码研究。

希望这些信息能帮助你。开源世界日新月异，保持关注，总能发现新的宝藏。