深度学习方法最近在蛋白质结构预测方面取得了突破,形成了可用于数百万种蛋白质的高质量模型。随着生成建模和序列分析的方法的发展,深度学习在过去几年提高了识别新蛋白质序列和结构的准确性和能力,从而极大地促进了蛋白质设计发展。深度神经网络现在可以学习和提取蛋白质结构的基本特征,预测它们如何与其他生物分子相互作用,...
今天为大家介绍的是来自Bruno Correia团队的一篇综述。深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。最近,深度学习方法在蛋白质结构预测方面取得了重大突破,使我们能够得到数百万种蛋白质的高质量模型。…
深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。最近,深度学习方法在蛋白质结构预测方面取得了重大突破,使我们能够得到数百万种蛋白质的高质量模型。结合用于生成建模和序列分析的新型架构,这些方法在过去几年里显著地革新了蛋白质设计领域,提高了识别新蛋白质序列和结构的准确性和能力。深度神经网络现在能够学习和提...
基于数百万蛋白质序列训练的生成式语言模型,是按需生成现实且多样化序列的强大工具。作者提出了免疫球蛋白语言模型(IgLM),这是一种用于创建合成抗体库的深度生成式语言模型。与之前利用单向上下文进行序列生成的方法相比,IgLM基于自然语言中的文本填充来构建抗体设计,允许它使用双向上下文重新设计抗体序列中的可变长度区域。
今天为大家介绍的是来自Ali Madani团队的一篇论文。基于注意力机制的模型在蛋白质序列的分类和生成任务中展现出了惊人的成功,这些任务对于人工智能驱动的蛋白质设计至关重要。然而,我们对于大规模模型和数据在有…
基于数百万蛋白质序列训练的生成式语言模型,是按需生成现实且多样化序列的强大工具。作者提出了免疫球蛋白语言模型(IgLM),这是一种用于创建合成抗体库的深度生成式语言模型。与之前利用单向上下文进行序列生成的方法相比,IgLM基于自然语言中的文本填充来构建抗体设计,允许它使用双向上下文重新设计抗体序列中的可变长度区域...