MIT研究人员将Transformer与图神经网络结合，用于设计全新蛋白质

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原标题：MIT研究人员将Transformer与图神经网络结合，用于设计全新蛋白质

关键字：模型,任务,蛋白质,序列,生物

文章来源：人工智能学家

内容字数：6359字

内容摘要：将 ScienceAI设为星标第一时间掌握新鲜的 AI for Science 资讯编辑 | 萝卜皮凭借其复杂的排列和动态功能，蛋白质通过采用简单构建块的独特排列（其中几何形状是关键）来执行大量的生物任务。将这个几乎无限的排列库转化为各自的功能，可以方便研究人员设计用于特定用途的定制蛋白质。麻省理工学院（MIT）的 Markus Buehler 提出了一种灵活的基于语言模型的深度学习策略，将 Tr…

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