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Sci. Adv. | 基于非线性机械展开响应的端到端新蛋白生成使用语言扩散模型

今天为大家介绍的是来自Markus J. Buehler团队的一篇论文。自然进化过程中,大自然展现了一系列具有卓越机械性能的蛋白质材料,这些蛋白质在机械生物学中扮演着至关重要的角色。然而,超越自然设计,发现满足特定机械性质要求的蛋白质仍然是一个挑战。在这里,作者报道了一种生成模型,该模型能够预测出为满足复杂的非线性机械性质设计目标的蛋白质设计。作者的模型利用了来自预训练蛋白质语言模型的深层蛋白质序列知识,并将机械展开响应映射出来以创建蛋白质。通过分子模拟进行直接验证,作者展示了所设计的蛋白质是全新的,并且满足了目标机械性质,包括展开能量和机械强度。

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谷歌ICML获奖论文 看像素递归神经网络如何帮图片“极致”建模 ?

对自然图片的分布进行建模一直以来都是无监督学习中的里程碑式的难题。这要求图片模型易表达、易处理、可拓展。我们提出一个深度神经网络,它根据顺序沿着两个空间维度来预测图片中的像素。我们的模型离散了原始像素值的可能性,同时编码保证了整个图片的完整性。 建模特性包含二维循环层,以及对深度递归网络连接的有效利用。我们实现了比之前所有的模型都要好的在自然图片上对数可能性的分数。我们的主要结果也对Imagenet进行分类提供了支撑依据。从模型分析出的样本相当清楚、多样且有普遍适用性。 引言 在无监督学习中,通用型图形建模

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