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大数据文摘授权转载自HyperAI超神经 作者： 田小幺 编辑：郑康杰，李姝 作为细胞内无数生化反应的驱动力，蛋白质在细胞微观世界中扮演着建筑师和工程师的角色，不仅催化着生命活动，更是构筑、维系生物体形态与功能的基础构件。正是蛋白质之间的互动、协同作用，支撑起了生命的宏伟蓝图。 然而，蛋白质的结构复杂多变，传统的实验方法在解析蛋白质结构时既耗时又费力——蛋白质语言模型 (PLMs) 应运而生，利用深度学习技术，通过分析大量的蛋白质序列数据，学习蛋白质的生物化学规律和共进化模式，在蛋白质结构预测、适应性预测和蛋白质设计等领域取得了显著成就，极大地推动了蛋白质工程的发展。 尽管 PLMs 在残基尺度上取得了巨大成功，但在提供原子级信息方面的能力却受到了限制。针对于此，清华大学智能产业研究院副研究员
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