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摘 要 中国科学技术大学生命科学与医学部 刘海燕 教授、 陈泉 教授团队 开发了一种不依赖于预训练结构预测网络的蛋白质主链去噪扩散概率模型SCUBA-D，可自动从头设计主链结构，或指定功能位点生成主链结构。 大量的实验结果验证了SCUBA-D的设计成功率和设计精度。相关成果以“ De novo protein design with a denoising diffusion network independent of pretrained structure prediction models ”为题于2024年10月9日在线发表于 Nature Methods 。 研究内容 刘海燕教授、陈泉教授团队长期致力于发展数据驱动的蛋白质设计方法。在前期工作中，建立并实验验证了利用神经网络能量函数从头设计主链结构的SCUBA模型（Nature 2022），本文报道的SCUBA-D（SCUBA-diffusion）模型，是基于深度学习的主链设计算法的迭代升级。SCUBA-D能够基于不同输入执行多类蛋白质结构设计任务（图1a）。在模型设
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