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在未标记的蛋白质数据集上训练的生成模型表明，没有任何特定于任务的训练数据，可以预测某些生物学功能。但是，此功能并未扩展到所有相关功能，在许多情况下，无监督的模型仍然不足以特定于任务，监督的基线。我们假设这是由于基本的“一致性差距”所致，在该差距中，在无监督培训期间所学的规则不能保证与感兴趣的功能有关。在这里，我们演示了如何为蛋白质生成模型提供有用的特定任务信息，而不会失去训练期间学到的丰富的一般知识。使用称为直接偏好优化（DPO）的优化任务，我们通过鼓励模型希望稳定而不是稳定的变体，从而使结构调节的语言模型对齐，以生成稳定的蛋白质序列。我们所产生的模型ProteIndpo是第一个结构条件的语言模型偏好于实验数据。ProteIndpo实现了竞争性稳定性预测，并始终优于该模型的无监督和填充版本。值得注意的是，对齐模型在其训练数据之外的领域也表现良好，以实现大蛋白的绝对稳定性预测和多链复合物的结合亲和力预测，同时还可以实现多种骨干的单步稳定。这些结果表明，ProteIndpo从其生物物理对齐数据中学习了可推广的信息。
通过直接偏好优化将蛋白质生成模型与实验适应性对齐
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