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改变游戏的AI工具重写了蛋白质工程规则
中国科学家开发了一种新型的AI引导的蛋白质工程策略，可更快，具有成本效益和高度准确的蛋白质设计。由中国科学院遗传学和发育生物学研究所（IGDB）的Caixia Gao教授领导的中国一群科学家引入了一种创新方法，该方法可能会显着提高蛋白质[...]
来源:SciTechDaily中国科学家开发了一种新型人工智能引导的蛋白质工程策略，可实现更快、更具成本效益且高度准确的蛋白质设计。
由中国科学院遗传与发育生物学研究所（IGDB）高彩霞教授领导的中国科学家团队推出了一种可能显着推进蛋白质工程的创新方法。这项新技术被称为基于人工智能的蛋白质工程约束 (AiCE)，通过在标准反向折叠模型中结合结构和进化见解来加速蛋白质的进化。值得注意的是，它不需要开发或培训专用的人工智能 (AI) 系统即可实现这一点。
中国科学院遗传与发育生物学研究所（IGDB） 人工智能这项研究于 7 月 7 日发表在《Cell》杂志上，旨在解决传统蛋白质工程实践中长期存在的几个局限性。
单元格理想情况下，蛋白质工程将以最小的复杂性实现高性能结果。然而，当前大多数方法都面临着成本高、效率低和可扩展性有限的问题。尽管基于人工智能的方法提供了改进，但它们通常需要大量的计算资源。这就需要强大且实用的解决方案，以便在不牺牲准确性的情况下得到更广泛的使用。
准确度介绍 AiCEsingle：通过结构约束实现精度
单个在这项研究中，研究人员首先开发了 AiCEsingle，这是一个旨在预测高适应度 (HF) 单氨基酸取代的模块。它通过广泛采样逆折叠模型（基于蛋白质 3D 结构生成兼容氨基酸序列的 AI 模型）同时纳入结构约束，提高了预测准确性。
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