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ProteinMPNN
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ProteinZero框架使用在线强化学习进行自我改进的蛋白质生成
研究人员开发了ProteinZero，一个利用在线强化学习持续改进其性能的新型蛋白质生成框架。该系统通过超越精选数据集并使目标与现实世界的设计目标保持一致，解决了当前模型的局限性。ProteinZero将ESMFold的结构指导与新的自推导ddG预测器相结合，无需昂贵的基于物理的模拟即可实现高效的多目标信号生成。该框架还包含一个嵌入层面的多样性正则化器，以防止模式崩溃并促进功能序列变异。在基准测试中，ProteinZero在可设计性、…
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RosettaSearch 使用 LLM 优化蛋白质序列设计，保真度提高高达 68%
研究人员开发了 RosettaSearch，一种新颖的方法，它使用大型语言模型作为蛋白质序列设计的生成优化器。该方法将 LLM 集成到搜索算法中，该算法利用来自 RosettaFold3 等结构预测模型的奖励来探索和优化蛋白质序列。在评估中，与现有方法相比，RosettaSearch 在结构保真度和设计成功率方面均有显著提高，证明了其在不同 LLM 系列和蛋白质结构上的有效性。
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AI帮助科学家改造细菌，使其仅靠19种氨基酸生存
研究人员利用AI研究生命的基本构成单元，特别是蛋白质。通过采用AI指导的蛋白质设计，科学家们改造出一种大肠杆菌菌株，使其能够以减少的19种氨基酸（而非通常的20种）生存。该实验表明，核糖体等基本生物机器可以容忍简化，可能为早期生命的化学提供见解。