蛋白质
分类
设计
”论文共同通讯作者原发杰表示，该研究尝试将自然语言功能描述直接作为蛋白质设计的输入，为功能蛋白质设计提供了新的路径。
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在传统蛋白质设计中，研究人员通常需要从天然蛋白质出发，通过结构分析、关键位点调整以及多轮实验筛选，不断优化目标功能，整个过程复杂且需要较高的试错成本。
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序列
“只需输入一段描述目标功能的文字，Pinal模型便能生成候选蛋白质序列，供后续筛选和实验验证。
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为支撑这套逻辑，团队构建了包含17亿组蛋白质—文本配对的大规模合成数据集，覆盖约1.35亿条不同的蛋白质序列及其对应结构，最终训练出参数规模达160亿的Pinal模型。
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一句“我想要”，AI就能生成候选蛋白质序列？
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如果对人工智能（AI）说一句“我想要一种能降解PET塑料的酶”，它能否据此生成一条可在实验室里验证的候选蛋白质序列？
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