通过设计特定的蛋白质结构，可以实现预期的生物功能，如催化特定化学反应、识别和结合特定分子、调控生物信号传导等，为生物医学、药物研发、生物技术等领域提供重要工具和解决方案。传统的蛋白质设计方法主要依赖于已知蛋白质结构的同源建模、理性设计等技术，这些方法在面对全新功能的蛋白质设计、复杂结构的改造以及大规模高通量设计时存在诸多局限，如设计空间有限、效率低下、成功率不高、难以预测和优化蛋白质的稳定性和功能等。
深度学习技术通过从大量数据中学习特征和模式，能够识别蛋白质序列与结构之间的复杂关系，从而在蛋白质设计中实现从序列到结构的高效预测和生成。深度学习模型可以将蛋白质设计的多个环节，如序列设计、结构预测、优化等整合到一个端到端的流程中，简化操作步骤，提高设计效率和准确性。
Rosetta是一款经典的蛋白质建模和分析软件，其基于物理能量函数和蒙特卡洛搜索算法，能够对蛋白质结构进行精确的预测和优化。Rosetta提供了丰富的模块和工具，如RosettaScripts，为蛋白质设计提供了强大的基础支持。RFdiffusion是一种基于深度学习的蛋白质结构生成技术，它利用扩散模型和自回归生成模型，能够从头生成新颖的蛋白质结构，并且在特定骨架引导设计、活性位点嫁接、对称性设计等方面展现出独特的优势，为蛋白质设计开辟了新的思路和方法。
综上所述，本次培训会议是在深度学习驱动蛋白质设计这一新兴领域快速发展的背景下举办，旨在促进相关领域的科研人员、工程师及产业界人士对该领域的理解与技术掌握，推动深度学习技术在蛋白质设计领域以及计算机辅助药物设计、药物研发领域的创新应用与实际转化。本次培训会议的主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科四方生物科技有限公司，具体相关事宜通知如下：
