顛覆蛋白質優化：浙江大學團隊在NeurIPS 2024揭示的前沿技術亮點

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原標題：直播預告 | 蛋白質優化新突破！浙江大學成果入選NeurIPS 2024，論文一作詳解技術亮點
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：3923字

Meet AI4S系列直播第五期介紹

「Meet AI4S」系列直播將于12月10日19:00準時上線，本期特別邀請到浙江大學知識引擎實驗室的博士研究生王澤元，分享的主題為「借助擴散去噪過程助力大模型對蛋白質的優化」。

分享主題及研究背景

王澤元博士將深入探討其團隊提出的全新去噪蛋白質語言模型（DePLM）。該模型通過過濾與目標特性無關的信息，提升蛋白質適應性景觀的預測精度。研究表明，DePLM在預測蛋白質突變效應方面超越了現有的先進方法，并展現出強大的泛化能力，結果已被NeurIPS 2024會議接受。

觀眾獲益

參與本次直播的觀眾將能夠：

1. 了解蛋白質適應性景觀預測的方法、數據集和評估指標。
2. 掌握擴散模型增強的語言模型（DePLM）在適應性景觀預測中的應用。
3. 探討進化信息及濕實驗數據如何結合，以支持AI模型的訓練。

研究亮點

DePLM模型通過優化進化信息，有效提高了蛋白質的優化效率。其關鍵創新在于設計了一種基于排序的前向擴散過程，將學習目標從最小化數值誤差轉變為最大化排序相關性。這一策略確保了模型在各種數據集上的強大泛化能力。

數據集與模型架構

研究使用了ProteinGym蛋白質突變數據集，最終選取201個深度突變篩選數據。DePLM模型利用從PLM中提取的進化似然生成特定屬性的去噪似然，從而預測突變的影響。通過特征編碼器和去噪模塊，模型過濾掉無關噪聲，確保了高效的預測能力。

實驗室及組織背景

浙江大學知識引擎實驗室專注于知識圖譜、大型語言模型及AI for Science等領域的研究。與多家知名企業建立了聯合研發中心，旨在推動相關領域的學術研究與產業應用。HyperAI超神經作為中國最大的數據科學領域搜索引擎，致力于分享AI for Science的最新科研成果，已舉辦多期直播活動，促進學術與產業的深度交流。

參與方式

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