同时生成蛋白序列和结构，David Baker团队序列空间扩散新模型登Nature子刊

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将 ScienceAI   设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 编辑 | KX 蛋白质去噪扩散概率模型用于从头生成蛋白质骨架， 但其 在引导生成具有序列特异性属性和功能特性的蛋白质 方面存在局限。 为了克服这一限制，华盛顿大学 David Baker 团队，开发了 一种基于 RoseTTAFold 的序列空间扩散模型 ProteinGenerator (PG)，可同时生成蛋白质序列和结构。 从噪声序列表示开始，PG 通过迭代去噪生成序列和结构对，并以所需的序列和结构蛋白质属性为指导。 研究设计了具有不同氨基酸组成和内部序列重复的耐热蛋白质和笼状生物活性肽，例如蜂毒肽。 PG 设计轨迹可以由实验序列活性数据指导，为蛋白质功能的综合计算和实验优化提供了一种通用方法。 该研究以「 Multistate and functional protein design using RoseTTAFold sequence space diffusion 」为题，于 9 月 25 日发布在《 Na ………………………………