CoVES

用基于结构的突变偏好进行蛋白质设计，加州大学、MIT、哈佛医学院团队开发了一种无监督方法

编辑 | 萝卜皮当前最新的蛋白质设计方法，往往依赖于具有多达数百个数百万个参数的大型神经网络，同时并不清楚哪些残基依赖性对于确定蛋白质功能至关重要。加州大学（University of California）、麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）以及哈佛医学院（Harvard Medical School）的研究人员表明：在不考虑突变相互作用的情况下，单个残基的氨基酸偏好，可以解释 8 个数据集中的大部分甚至有时几乎所有的组合突变效应 (R^2 ~ 78-98%

3/6/2024 6:32:00 PM

ScienceAI

资讯热榜

OpenAI 宣布印度用户可享受一年免费 ChatGPT Go 服务软银豪掷225亿美元加码OpenAI，AI音乐与超级融资计划全面提速全网刷屏的「电影感」三宫格图片，教你用AI快速生成！ LangChain V1.0 深度解析：手把手带你跑通全新智能体架构消息称软银批准对 OpenAI 追加 225 亿美元投资，助力未来上市 LLM 应用评估综合指南（多轮对话系统、RAG、AI Agent）作为一个AI博主，我劝你先别急着用AI 中小企业AI落地的算力“最优解”：一台插电即用的Mac mini

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek 谷歌 AI绘画机器人大模型数据 Midjourney 开源 Meta 智能微软用户 AI新词 GPT 学习技术智能体马斯克 Gemini 图像 Anthropic 英伟达 AI创作训练 LLM 论文代码算法 Agent AI for Science 芯片苹果腾讯 Stable Diffusion Claude 蛋白质开发者生成式神经网络 xAI 机器学习 3D RAG 人形机器人研究 AI视频生成大语言模型具身智能 Sora 工具 GPU 百度华为计算字节跳动 AI设计 AGI 大型语言模型搜索视频生成场景深度学习 DeepMind 架构生成式AI 编程视觉 Transformer 预测 AI模型伟达亚马逊 MCP