清华大学，Nature Methods！

清华大学药学院张数一团队提出了一种名为EvoAI的混合实验-计算方法，通过EvoScan工具有效压缩蛋白质序列空间，识别关键特征点（锚点），从而高效预测新的高适应性蛋白质序列。该方法通过深度学习和大语言模型重建序列空间，在没有同源性或结构信息的情况下，成功预测了适合的蛋白质序列。EvoAI通过仅82个锚点将高适应性蛋白质的序列空间压缩至1048的压缩比，显著提高了蛋白质设计的效率和准确性。该研究不仅为蛋白质设计提供了新思路，也为理解自然进化提供了新的视角。