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TadA-Bench
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EnzymeRSI系统通过递归自改进提升酶工程
研究人员开发了EnzymeRSI，一个新颖的双循环系统，用于酶工程中的递归自改进。该系统通过迭代优化预测和选择算法，并整合来自云实验室的反馈，来增强候选酶的优化。EnzymeRSI系统展示了显著的改进，包括在ProteinGym上平均开发集Spearman相关性提高了0.044，以及为ThermoMPNN算法实现了0.849的PCC。前瞻性的湿式实验室测试也显示出有希望的结果，其中一些酶候选物表现出增强的活性和效率。
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新基准 TadA-Bench 测试 AI 在 Agentic 蛋白质工程中的应用
研究人员推出了 TadA-Bench，这是一个旨在评估 AI 系统在 Agentic 蛋白质工程中能力的新基准。该基准包含来自 31 个定向进化轮次的百万个蛋白质变异体，并保留了实验的时间顺序。TadA-Bench 旨在测试 AI 预测未来实验轮次成功变异体的能力，超越静态数据拟合。