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柔软而灵活：机器学习如何帮助构建新蛋白质
天然蛋白质宇宙是广阔的，但是，超越自然界未观察到的新蛋白质可以产生新的功能，并且可以解决医学或材料科学中的问题。过去的几年标志着从头蛋白质设计的黄金时代：机器学习方法导致了前所未有的建模准确性水平。该进度使研究人员能够设计具有以前从未观察到的特定功能特性的蛋白质结构。这对于生物技术应用，治疗性开发和可持续性问题（例如塑料降解）特别感兴趣。
来源:英国物理学家网首页天然蛋白质宇宙是广阔的，但是，超越自然界未观察到的新蛋白质可以产生新的功能，并且可以解决医学或材料科学中的问题。过去的几年标志着从头蛋白质设计的黄金时代：机器学习方法导致了前所未有的建模准确性水平。该进度使研究人员能够设计具有以前从未观察到的特定功能特性的蛋白质结构。这对于生物技术应用，治疗性开发和可持续性问题（例如塑料降解）特别感兴趣。
功能蛋白的关键特征之一（具有复杂结构的量值生物分子）是其固有的结构灵活性：它们摆动，摇晃和改变形状。但是当前的设计在很大程度上缺乏这一重要功能。
对于海德堡理论研究研究所（HITS）和Max Planck聚合物研究所（MPIP）的一组研究人员来说，这是故意从头开始设计具有自定义灵活性的蛋白质的起点。他们在加拿大温哥华的国际机器学习会议（ICML）上介绍了他们的工作结果。
提出 icml匹配流程：从头蛋白质的模型
“我们想建立一个模型，该模型学习如何生成蛋白质，以使其结构在给定位置的特定程度上灵活。”
为此，团队引入了一个用于生成柔性蛋白质结构的框架。该框架既基于训练有素的神经网络，以预测蛋白质骨架的挠性和蛋白质结构的生成模型。
神经网络 蛋白质 蛋白质结构 更多信息： icml.cc/virtual/2025/poster/46289