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课题组合作参与的蛋白质工程通用人工智能技术在Science Advances发表

宋杰课题组 2024-12-19 17:00
文章摘要
本研究介绍了Pro-PRIME模型，这是一种通过自建预训练模型实现零样本预测和小样本微调方法的蛋白质工程通用人工智能技术。该模型在蛋白质功能优化领域实现了低成本短时间的显著提升，预测准确率超越传统高通量筛选十倍以上。研究结果表明，Pro-PRIME模型能够高效筛选出具有高活性和超高稳定性的蛋白质突变体，部分性能超越全球生物科技巨头的同类产品。该研究标志着蛋白质工程进入了一个全新AI落地时代，为生物制药和工业应用打开了新局面。
课题组合作参与的蛋白质工程通用人工智能技术在Science Advances发表
查看文献： A general temperature-guided language model to design proteins of enhanced stability and activity
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