今天，Science 杂志发表了一项重要研究成果，展示了如何利用语言模型来生成和推理蛋白质序列、结构和功能，并提出了一个名为 ESM3 的多模态生成式模型。该模型不仅能够生成功能性蛋白质，还能够模拟超过 5 亿年的进化过程，生成与自然界已知蛋白序列不同的全新蛋白质。ESM3 模型由人工智能初创公司 Evolutionary Scale ...
项目地址:evolutionaryscale/esm 符号字母意义 L 蛋白序列长度 d embedding的维度 SE(3) 三维欧几里得群,可以描述三维空间中的刚体运动。 输入 如简介所说,ESM3的输入包含多个track,序列呀,结构呀,功能呀。那么第一步就是要知道ESM3到底是如何把不同类型的track作为输入喂给模型的。或者换句话说,就是如何将这些文...
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例如,与自然进化相比,ESM3 能够大大加速蛋白质设计的速度,并生成在自然界中无法轻易获得的新蛋白质,而这对于基础研究和应用研究来说都是巨大的突破。 另外,在药物设计领域中,生成具有特定功能的蛋白质是一个重要的研究方向,而通过 ESM3,研究人员能够设计出符合特定靶点的蛋白质,减少实验验证的时间和成本。
在这个过程中,ESM3 不仅仅是根据已有的绿色荧光蛋白结构生成新的序列,还能够在“已知”结构的基础上进行创新,生成具有低序列相似性的新型蛋白质。 经过一系列的生成和优化步骤,研究人员获得了多个新的绿色荧光蛋白,其中一个特别的设计被命名为 esmGFP。这个全新的蛋白质与现有的荧光蛋白(如 tagRFP)之间的序列相似性...