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protein structure
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新框架创建亚细胞分辨率单细胞嵌入
研究人员开发了一种新颖的多模态框架来创建亚细胞分辨率单细胞嵌入。该方法整合了RNA表达谱、蛋白质序列数据和蛋白质结构信息。通过利用交叉注意力架构，该框架模拟了不同亚细胞区室内的相互作用，与以往将细胞整体处理的方法相比，提供了更精细的细胞表示。
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新研究探索扩散模型优化和控制技术 · 已追踪 4 个来源
研究人员正在探索扩散模型的先进方法，重点是优化采样过程和控制分布。一篇论文介绍了“优化你的采样”（OYS），这是一种贝叶斯优化技术，可调整文本到图像和修复任务的采样时间步长，从而在降低推理成本的同时显著提高质量。另一项研究提出了一个用于推理时分布控制的均场框架，为引导扩散模型走向期望分布提供了理论保证，可应用于蛋白质构象等任务。第三篇论文全面介绍了通用状态空间中的扩散模型，统一了连续和离散域，重点关注理论基础和训练原则。最后，第四篇论…
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Yeti 分词器使 AI 能够生成蛋白质序列和结构
研究人员开发了 Yeti，一种新颖的蛋白质结构分词器，专为多模态 AI 模型设计。与优先考虑重建的先前方法不同，Yeti 使用一种无需查找的量化方法，并以流匹配目标进行训练，从而能够准确重建和有效生成蛋白质序列和结构。这种紧凑的分词器比现有模型具有更少的参数，有利于训练能够共同生成合理蛋白质设计的有效多模态模型。