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论文题目： DePLM: Denoising Protein Language Models for Property Optimizations 本文作者： 王泽元（浙江大学）、张强（浙江大学）、丁科炎（浙江大学）、秦铭（浙江大学）、李晓彤（浙江大学）、庄祥（浙江大学）、Yu Zhao（腾讯）、Jianhua Yao (腾讯)、陈华钧（浙江大学） 发表会议： NeurIPS 2024 论文链接： https://neurips.cc/virtual/2024/poster/95517 代码链接： https://github.com/HICAI-ZJU/DePLM 欢迎转载，转载请注明 出处 一、动机 蛋白质优化是一项基础的生物学任务，旨在通过修改蛋白质序列来增强其性能。在自然界中，蛋白质经过数十亿年的进化，形成了多样化的结构和功能。这种进化的多样性为药物发现和材料科学等领域的进步提供了重要机遇。然而，现有蛋白质的固有属性，如热稳定性，往往不能满足各种实际场景的需求。因此，研究人员致力于优化蛋白质以增强其
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