里程碑！AI蛋白设计再登Nature：Diffusion模型助力更强的蛋白质从头设计！

文章预览

最近，在使用 深度学习 （Deep Learning） 方法从头设计蛋白质方面取得了相当大的进展。但我们仍然缺少用来蛋白质设计的通用深度学习框架以解决蛋白质设计上遇到的各种挑战。 扩散模型 （diffusion model） 是一种生成式模拟方法，已经在图像和文本生成建模方面取得了 相当大的成功 ，最近爆火的AI绘画，就是基于扩散模型。而且，扩散模型似乎也适用于蛋白质设计。然而，扩散模型在应用于蛋白质建模时成功率却并不高，产生的序列基本不能折叠成目标结构，这可能是由于蛋白质主干几何形状和序列结构关系的复杂性。 2023年7月11日，著名蛋白质设计专家、华盛顿大学医学院  David Baker  教授团队在  Nature  期刊发表了题为： De novo design of protein structure and function with RFdiffusion  的研究论文。 该研究开发并描述了一种能从头设计全新蛋白质的深度学 ………………………………