适应度

改进蛋白突变稳定性预测，清华龚海鹏团队AI蛋白工程模型登Nature子刊

编辑 | KX准确预测蛋白质突变效应在蛋白质工程和设计中至关重要。近日，清华大学龚海鹏团队提出了一套基于几何学习的模型套件——GeoStab-suite，其中包含 GeoFitness、GeoDDG 和 GeoDTm 三个模型，分别用于预测蛋白质突变后的适应度得分、ΔΔG 和 ΔTm。 GeoFitness 采用专门的损失函数，允许使用深度突变扫描数据库中的大量多标记适应度数据对统一模型进行监督训练。

11/11/2024 4:37:00 PM

ScienceAI

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

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