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MIT研究人員將Transformer與圖神經網絡結合，用于設計全新蛋白質

AIGC動態2年前 (2023)發布 人工智能學家
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MIT研究人員將Transformer與圖神經網絡結合，用于設計全新蛋白質

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原標題：MIT研究人員將Transformer與圖神經網絡結合，用于設計全新蛋白質

關鍵字：模型,任務,蛋白質,序列,生物

文章來源：人工智能學家

內容字數：6359字

內容摘要：將 ScienceAI設為星標第一時間掌握新鮮的 AI for Science 資訊編輯 | 蘿卜皮憑借其復雜的排列和動態功能，蛋白質通過采用簡單構建塊的獨特排列（其中幾何形狀是關鍵）來執行大量的生物任務。將這個幾乎無限的排列庫轉化為各自的功能，可以方便研究人員設計用于特定用途的定制蛋白質。麻省理工學院（MIT）的 Markus Buehler 提出了一種靈活的基于語言模型的深度學習策略，將 Tr…

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