Science｜利用放松序列空间优化进行可扩展蛋白设计

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蛋白质设计是生物科学和生物技术中的一个重要领域，近年来由于机器学习的进步，尤其是深度学习的引入，这一领域的研究取得了令人瞩目的成就。本文是一项最新的研究成果，介绍了一种 基于放松序列优化（Relaxed Sequence Optimization, RSO）的蛋白质设计方法，可以高效地生成高质量的蛋白质骨架 。 2024年10月25日，相关研究以 Scalable protein design using optimization in a relaxed sequence space为题，发表在 Science上。 1. 引言 近年来，蛋白质设计的领域已经因机器学习方法而发生了巨大的变革。结构预测网络，如AlphaFold2 (AF2)、ESMFold和RoseTTAFold，显著增强了蛋白质设计的能力，特别是在设计去新（de novo）蛋白质时取得了优异的效果。而扩散生成模型（diffusion-based generative models）在这一过程中逐渐成为主流，能够为各种设计任务生成高质量的蛋白质结构 。 除了生成 ………………………………