突破蛋白质优化：浙大团队利用DePLM模型展示创新成果与在线演示

大模型的研究趋势已发生改变

原标题：分享NeurIPS 2024投稿经验！浙大团队用DePLM模型助力蛋白质优化，论文一作在线展示demo
文章来源：HyperAI超神经
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借助扩散去噪过程助力大模型对蛋白质的优化

在最新一期的Meet AI4S直播中，浙江大学知识引擎实验室的王泽元博士分享了其团队在NeurIPS 2024上发表的论文，题为“DePLM: Denoising Protein Language Models for Property Optimization”。该研究旨在利用扩散去噪模型优化蛋白质的性能，体现了AI在科学研究中的重要性。

1. AI for Science的发展

王博士指出，AI for Science正逐步改变科研的传统方式。过去，科学家依赖手动整理资料和理论假设，如今借助AI进行数据驱动研究，极大提升了效率，尤其在蛋白质研究领域表现突出。

2. DePLM模型的设计理念

DePLM模型的核心在于将蛋白质语言模型捕获的进化信息进行去噪处理，以排除与目标特性无关的噪声。研究表明，基于排序的去噪过程显著提高了蛋白质优化性能，并保持了强大的泛化能力。

3. 实验结果与方

在与多个基线模型的比较中，DePLM表现出优越的性能。王博士强调，利用高质量的进化信息可以显著改善微调结果，证实了去噪训练过程的有效性。此外，通过对不同特性的交叉验证，进一步验证了去噪和训练过程中排除无关信息的重要性。

4. 对未来研究的展望

王博士表示，团队还将继续探索蛋白质领域，推出InstructProtein模型，旨在对齐蛋白质语言与人类语言，提升双向生成能力。此外，PROPEND方法通过预训练和提示框架实现多种属性的蛋白质序列设计，进一步展示了AI在生物序列优化中的潜力。

王泽元博士的分享不仅展示了DePLM的研究成果，也为AI在科学研究中的应用提供了新的思路，期待未来在蛋白质优化及其他领域的进一步突破。

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