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传统上，合成生物学仅限于在自然界中进行生物勘探，然后进行重构和优化。随着生成式 AI 方法应用于蛋白质设计的发展，可以增强采样的自然多样性，以生成自然界中未见过的功能序列 8–10。例如，RFdiffusion 11 与设计催化位点的新方法相结合，创造了具有新折叠的活性合成丝氨酸水解酶 12。有趣的是，最近使用蛋白质大语言模型来生成 CRISPR-cas9，这是一种与 DNA 和 RNA 结合的非常复杂的多结构域蛋白质，它在自然界中并不存在，但在基因编辑应用中效果很好 8。此类模型的发展为扩展自然目录之外的生物多样性以及利用生成式 AI 为生物技术创建具有更高活性的基因编写器开辟了非常令人兴奋的机会。
高活性转座酶的发现和语言模型指导设计
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