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E(3)
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New Transformer Backbone Enhances Scalable Peptide Design
研究人员开发了MEET（Memory Efficient Equivariant Transformer），一种新的E(3)等变骨干网络，专为可扩展的原子级肽建模而设计。该框架在采用内存高效的注意力机制的同时，维护了不变的标量和等变的向量特征流。通过重新构建几何计算，MEET实现了与原子数量呈线性关系的内存扩展，并提高了生成质量，优于现有的肽设计方法。实验表明，它能够支持系统性的模型和数据扩展，从而提高肽生成中的结合亲和力、物理有效性…
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AI 设计出经过湿式实验验证的新型 D-肽结合物
研究人员开发了一种新颖的生成式 AI 方法，用于设计 L-蛋白的 D-肽结合物，这类分子具有重要的治疗潜力。通过将轴向特征纳入 E(3) 等变向量模型，该系统可以从 L-肽结合物的训练数据中进行泛化，从而设计出 D-肽结合物。该方法在潜在扩散模型中实现，在计算机模拟中表现出卓越的性能，并已在湿式实验中得到验证，标志着在从头蛋白质设计中处理手性方面取得了重大进展。