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    Nature | 生成式AI模型设计自然界中未发现的蛋白质

    蛋白质是生命活动的执行者,地球生命诞生的30亿年时间里进化产生了种类繁多的蛋白质分子,但自然界中还存在大量未被探索的蛋白质。...接着他们对Chroma生成样品和PDB中蛋白质之间结构同源性的定量分析,结果表明该模型产生了自然界未发现的结构,且样品长度越长则与天然蛋白的差距越大。(图2) 图2....蛋白质结构分类器和描述模型使采样过程偏向于指定的属性 最后,作者团队对进行了实验验证,对310个由Chroma生成的蛋白质进行了实验表征,结果显示,这些生成的、自然界不存在的蛋白质可以表达、折叠...该模型创造了自然界中以前未发现的具有可编程特性的新型蛋白质,具有治疗潜力,并在实验室中取得了成功。这种蛋白质设计方法有望加速蛋白质材料的编程控制,促进材料科学和合成生物学的发展,进而造福人类健康。

    55010

    Science:用AI一秒设计自然界全新蛋白质

    ---- 新智元报道   编辑:Aeneas 好困 【新智元导读】利用AI,我们现在可以在几秒之内设计出自然界中全新的蛋白质了。...论文地址:https://www.science.org/doi/10.1126/science.add2187 也许你会问:创造出自然界中没有的蛋白质,对我们有什么意义? 意义可太大了。...在自然界中,蛋白质被称为「生命的基石」,因为它们在所有生物的结构中都是必不可少的。在一个细胞生长、分裂、修复的每一个过程中,几乎都有蛋白质的参与。...使用ProteinMPNN设计的蛋白质的细节 要知道,按照一般的传统,研究人员设计蛋白质时,是通过调整自然界中已知的蛋白质。...Baker对此解释道:「自然界中的蛋白质,只是采样很小的一部分,因此,如果你把搜索限制在自然界已经存在的那些序列上,你就不会有任何收获。」

    71010

    语言模型生成了自然界不存在的蛋白质,图灵奖得主LeCun:蛋白质编程来了

    Yann LeCun 在推特上表示:FAIR 开发的新蛋白质设计系统,可以产生与自然界中观察到的蛋白质完全不同的蛋白质;在这个蛋白质设计系统之上,蛋白质可以通过一种编程语言来指定。...实验结果表明,语言模型虽然只接受序列训练,但通过学习深层语法就可以设计蛋白质结构,并且设计出自然界中未出现过的蛋白质。...下图 1 是 ESM2 模型设计蛋白质的总体流程: 该研究通过分析比较,归纳出语言模型在蛋白质设计过程中的作用,如下图 2 所示: 实验结果表明,ESM2 模型能够生成自然界已有的蛋白质结构和全新的蛋白质结构...图 2 下图为生成模型产生了一组不同的高置信度结构(图 3B、S2A 和 S2B),包括自然界中蛋白质的各种折叠(卷曲螺旋、β 螺旋桨状、β 桶状和 TIM 桶状)以五角星形状蛋白质(图 3B 中的第

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    语言模型生成了自然界不存在的蛋白质,图灵奖得主LeCun:蛋白质编程来了

    Yann LeCun 在推特上表示:FAIR 开发的新蛋白质设计系统,可以产生与自然界中观察到的蛋白质完全不同的蛋白质;在这个蛋白质设计系统之上,蛋白质可以通过一种编程语言来指定。...实验结果表明,语言模型虽然只接受序列训练,但通过学习深层语法就可以设计蛋白质结构,并且设计出自然界中未出现过的蛋白质。...下图 1 是 ESM2 模型设计蛋白质的总体流程: 该研究通过分析比较,归纳出语言模型在蛋白质设计过程中的作用,如下图 2 所示: 实验结果表明,ESM2 模型能够生成自然界已有的蛋白质结构和全新的蛋白质结构...下图为生成模型产生了一组不同的高置信度结构(图 3B、S2A 和 S2B),包括自然界中蛋白质的各种折叠(卷曲螺旋、β 螺旋桨状、β 桶状和 TIM 桶状)以五角星形状蛋白质(图 3B 中的第 1 行和第

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    信息与信息技术

    1.1.1信息与数据 信息的概念:  一般认为:信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。  ...1.1.1信息与数据 信息的概念:  一般认为:信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。  ...1.1.1信息与数据 信息的概念:  一般认为:信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。  ...1.1.1信息与数据 信息的概念:  一般认为:信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。  ...1.1.1信息与数据 信息的概念:  一般认为:信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物质和事物的属性。

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    DeepMind大神Silver联手Sutton论证无限猴子原理:用强化学习就能搞定通用人工智能!

    而DeepMind的研究表示,你们搞这些自上而下的都是歪门邪道,奖励机制才是自然界中产生如此丰富的智能的原因: 不同形式的智能源于不同环境中不同奖励信号的最大化。...论文表示,奖励最大化是足以驱动自然界的生物和强化学习代理产生「智能」的,包括知识、学习、感知、社会智能、语言、概括和模仿。...在论文中,DeepMind 的研究人员建议将强化学习作为主要算法,它可以通过学习在自然界中的奖励最大化方法,并最终带来通用人工智能。...或许在自然界中的进化,也远非我们想象中的那么简单。 推荐阅读: 图灵奖得主Bengio又出新论文,用强化学习提升模型泛化性,Reddit崩溃:idea撞车了! 你用Python 3了吗?

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    Science | 程功团队与合作者发现共生菌环境干预可阻断蚊媒病毒传播流行

    Rosenbergiella_YN46在自然界中的分布定植与云南地区登革热流行地区特异性存在高度负相关。...,也不会影响蚊虫在自然界中的生存适应性。...在自然界中,蚊虫广泛分布,但是一个很有意思的现象是:在蚊虫种群密度相似、气候环境相近的地区,蚊媒病毒疾病的流行存在显著的不均一性。...随后,程功教授团队进一步研究Rosenbergiella_YN46菌在自然界中的分布是否与云南省的登革热流行存在相关性。...随后,该研究通过共生菌环境干预,在自然界中实现阻断蚊虫携带并传播病毒。该工作将为蚊媒传染病防控奠定全新的理论体系和应用思路。

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