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原標題：入選NeurIPS 2024！西湖大學提出通用分子逆折疊模型UniIF，對AlphaFold 3形成進一步補充
關鍵字：分子,模型,結構,研究人員,蛋白質
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：0字

內容摘要：

作者：梅菜
編輯：十九
來自西湖大學未來產業研究中心的團隊提出了一個統一模型 UniIF，用于所有分子的逆折疊。實驗結果表明，UniIF 在在蛋白質設計、RNA 設計和材料設計等多個任務上都達到了最先進的性能。分子逆折疊在藥物和材料設計中起到關鍵作用，使得科學家能夠合成具有理想結構的新分子。過去的研究大多集中于大分子或小分子的逆折疊，但卻很少關注通用分子的逆折疊。
構建統一的通用模型主要存在 3 大挑戰：① 單位差異：大分子一般將預定義的微結構作為基本單元，如氨基酸之于蛋白質，核苷酸之于 RNA；而小分子將原子作為基本單元；② 幾何特征提取：不同研究在幾何特征提取方面采用多種策略，如距離、角度和張量積，缺乏統一的特征化方法；③ 系統規模：小分子允許全局注意力機制來學習長期依賴關系，但這往往在大分子上行不通。
為了解決上述挑戰，并進一步補充 RoseTTAFold All-Atom 和 AlphaFold 3 在分子結構預測上取得的進展，來自西湖大學未來產業研究中心的團隊提出了一個統一模型 UniIF，用于所有分子的逆折疊。研究人員在蛋白質設計、RNA 設計和材料設計等多個任務上進行了全

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