AF3 / Protenix 复合物结构推理

使用边界

用于 AF3 风格复合物结构预测。AlphaFold3 与 Protenix 概念相近但实现不兼容：AlphaFold3 是 JAX/Haiku，Protenix 是 PyTorch/OneScience 模块化。

可复用资源

• {onescience_path}/onescience/examples/biosciences/_manifests/model_requests/af3_protenix_request.yaml：JSON、checkpoint、MSA、diffusion sample、attention 和输出模板。
• references/af3_protenix_execution.md：二者入口、输入协议、资源和失败恢复差异。

推荐流程

1. 选择模型：需要 AF3 JAX data pipeline / model_dir 用 AlphaFold3；需要 Protenix unified PyTorch 入口用 Protenix。
2. 读模型卡：alphafold3.md 或 protenix.md。
3. 固定入口：

• AlphaFold3：{onescience_path}/onescience/examples/biosciences/alphafold3/run_alphafold.py
• Protenix：{onescience_path}/onescience/examples/biosciences/protenix/runner/inference_unified.py

1. Preflight：JSON schema、protein/RNA/DNA/ligand、MSA/template、CCD/RDKit、model checkpoint、attention 实现、输出目录。
2. 运行策略：先小样本/少 diffusion sample 验证输入，再放大 num_diffusion_samples、N_sample、N_step。
3. Postflight：结构文件、ranking/confidence、PAE/PDE/pLDDT/contact、链/配体/原子数、失败日志。

交接物

bio_task_family: bio-inference
selected_concrete_skill: af3-protenix-complex-inference
model_family: AlphaFold3_or_Protenix
inference_mode: biomolecular_complex_structure
input_protocol: AF3_JSON_or_Protenix_JSON
entrypoint:
checkpoint_or_model_dir:
msa_template_mode:
ligand_ccd_resources:
diffusion_sampling:
attention_fallback:
expected_outputs:
output_validation_plan:
execution_entry:

禁止事项

• 不要把 AF3 JSON 直接当作 Protenix feature dict，或反过来复用。
• 不要忽略配体 CCD、SMILES/SDF、RDKit 和 bond 信息。
• Attention 报错时优先切换 fallback，不要改模型结构。