Chroma
迈向程序化蛋白质生成
编译 | 波菜叶机器学习算法在计算蛋白质设计中的应用最近取得了许多成就，例如从氨基酸序列预测3D结构以及可以折叠成所需3D结构的蛋白质序列的逆向设计。然而，从头蛋白质结构生成——即生成具有所需特性的蛋白质结构——仍然是一项艰巨的任务。巨大的蛋白质分子空间，以及功能性蛋白质仅由所有可能的蛋白质分子的一小部分组成的事实，使得有效识别序列、结构和功能（或性质）之间的关系变得困难。虽然深度生成模型促进了蛋白质结构的生成，但仍然存在一些挑战，例如完整蛋白质复杂性的生成、具有不同设计约束的条件采样而不需要重新训练模型，以及随着
Nature | 通过功能优先、人工智能引导的生成模型 Chroma 重塑蛋白质设计
编辑 | 萝卜皮三十亿年的进化已经产生了极其多样化的蛋白质分子，但蛋白质的全部潜力可能要大得多。挖掘这种潜力对于计算和实验来说都是一个挑战，因为可能存在的蛋白质分子的空间，比那些可能具有功能的空间大得多。美国 Generate Biomedicines 的研究团队介绍了 Chroma，一种蛋白质和蛋白质复合物的生成模型，可以直接对新的蛋白质结构和序列进行采样，并且可以进行调节以引导生成过程实现所需的特性和功能。为了实现这一点，研究人员引入了一种尊重聚合物整体构象统计的扩散过程，这是一种分子系统的有效神经架构，它能够
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