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免疫球蛋白是免疫系统产生的至关重要的蛋白质，以识别和结合异物，在屏蔽感染和疾病中屏蔽生物中起着至关重要的作用。设计特定抗体为疾病治疗打开了新的途径。随着深度学习的兴起，AI驱动的药物设计已成为可能，从而导致了几种抗体设计方法。但是，其中许多方法都需要其他条件，这些条件与现实世界情景不同，因此将它们纳入现有的抗体设计过程中具有挑战性。在这里，我们引入了IGGM，即生成模型，该模型结合了扩散模型和一致性模型，用于生成具有功能特异性的抗体。iGGM同时为给定抗原产生抗体序列和结构，由三个核心组成部分组成：用于提取序列特征的预训练的语言模型，用于识别相关特征的特征学习模块，以及一个预测模块，该模块的预测模块输出设计了设计的抗体序列和预测的完整抗体抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体构造结构。iGGM在预测结构和设计新型抗体和纳米体的设计中都显示出有效性，使其在抗体和纳米机构设计的各种实际情况下具有相关性。3
igGM：功能抗体和纳米型设计的生成模型
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