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
- 1
资讯热榜
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