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Bayesian Flow Networks
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用于双靶点分子设计的新型融合贝叶斯流网络
研究人员推出了一种新颖的贝叶斯流网络 FusedBFN，专为双靶点分子设计而开发。该方法旨在生成能够同时与两个蛋白质靶点相互作用的分子，这是开发复杂疾病疗法的关键一步。FusedBFN 通过将双靶点生成表述为分布融合并利用专家乘积方法来整合来自两个靶点的信息。为了克服双靶点结构数据有限的问题，该模型利用了预训练的靶点感知 BFN 作为骨干，并采用了先进的对齐策略。
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AMix-1 蛋白质模型使用贝叶斯流网络增强设计
研究人员开发了 AMix-1，一种利用贝叶斯流网络和新颖训练方法的蛋白质基础模型。该模型通过多序列比对展示了可扩展的预训练、涌现能力和有效的上下文学习。AMix-1 已成功设计出活性提高 50 倍的改进型蛋白质变体，并包含一种用于增强计算机辅助定向进化的进化测试时缩放算法。