Evo&AlphaFold高效设计AAV外壳

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近年来，人工智能和高通量实验技术的结合，正在改变生物技术的研发方式。以 AAV （腺相关病毒）为例，作为基因治疗工具的明星载体，其外壳工程设计却因复杂的几何结构和多突变需求而充满挑战。然而，通过整合机器学习模型（如 Evo ）和结构预测工具（如 AlphaFold ），并借助现代化数据平台，AAV的设计-构建-测试闭环正在不断被优化。 本文以真实的工业级生物分子设计工作流为例，拆解从序列生成到实验验证的每一个环节，探讨如何通过数据驱动的方式快速推进AAV工程设计。 1. 从数据闭环谈现代生物分子设计 生物分子设计的核心问题是： 如何在复杂的序列空间中高效找到功能性设计 ？传统方法依赖随机突变和筛选，但这些过程效率低下，且难以获得高质量的结果。现代生物技术通过“设计-构建-测试”闭环，利用机器学习预测模型生成候 ………………………………