Former

加速蛋白质工程，微软开发蛋白突变效应预测AI框架µFormer

编辑 | KX蛋白质工程是合成生物学领域的重要研究方向之一。近年来，AI 辅助的蛋白质工程逐渐发展成为一种高效的蛋白质分子设计新策略。近日，微软研究院科学智能中心的研究人员提出了深度学习框架 µFormer，其将预训练的蛋白质语言模型与定制设计的评分模块相结合，从而预测蛋白质的突变效应。µFormer 在预测高阶突变体、建模上位（epistatic）相互作用和处理插入方面，实现了最先进的性能。通过将 µFormer 与强化学习框架相结合，可以高效探索广阔的突变空间，涵盖数万亿个突变候选物，来设计活性增强的蛋白质变体

9/14/2024 2:18:00 PM

ScienceAI

资讯热榜

Mac也能跑Qwen3，一文看懂本地部署qwen 3配置要求 Ollama 支持全线的 Qwen 3 模型 Qwen3正式发布，优化编码与代理能力，强化MCP支持引领AI新潮流即梦3.0海外版发布，电影级视觉与精准英文排版引领AI创作新高度 AI视频资讯早读！7个产品更新+8个案例精选小米开源“Xiaomi MiMo”大模型：为推理而生，以 7B 参数超越 OpenAI o1-mini 小米首个推理大模型Xiaomi MiMo开源 DeepWiki：AI驱动的GitHub代码库百科全书正式亮相

标签云

人工智能 OpenAI AIGC AI ChatGPT AI绘画 DeepSeek 数据模型机器人谷歌大模型 Midjourney 智能用户开源学习 GPT 微软 Meta 图像 AI创作技术论文 Stable Diffusion Gemini 马斯克算法蛋白质芯片代码生成式英伟达腾讯神经网络研究计算 Anthropic 3D Sora AI for Science AI设计机器学习开发者 GPU AI视频华为场景人形机器人预测百度苹果伟达 Transformer 深度学习 xAI Claude 模态字节跳动大语言模型搜索驾驶具身智能神器推荐文本 Copilot LLaMA 算力安全视觉视频生成训练干货合集应用大型语言模型亚马逊科技智能体 AGI DeepMind