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新的LSCO方法利用AI语言模型优化蛋白质表达

研究人员开发了一种名为潜在空间密码子优化（LSCO）的新方法，以提高蛋白质表达的效率。该技术通过将序列映射到预训练的mRNA语言模型的潜在空间，将密码子选择的离散问题重塑为连续问题，从而实现基于梯度的优化。LSCO集成了表达预测器、稳定性正则化器、自然度先验和约束解码，以确保蛋白质的保真度。在抗体表达数据实验中，LSCO与现有的启发式和深度生成方法相比，表现出了优越的性能。