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摘要 计算蛋白质设计有助于发现具有规定结构和功能的新蛋白质。最近报道了使用新颖的数据驱动方法进行的令人兴奋的设计，这些方法大致可分为两类：基于进化的方法和受物理启发的方法。前者推断进化相关蛋白质组所共有的特征序列特征，例如保守或共同进化的位置，并将它们重新组合以生成具有相似结构和功能的候选物。后者使用机器学习替代品估计关键的生化特性，例如结构自由能、构象熵或结合亲和力，并对其进行优化以产生改进的设计。在这里，我们回顾了这两个轨道上的最新进展，讨论了它们的优点和缺点，并强调了协同方法的机会。
基于进化和物理学的机器学习
主要关键词
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