本文综述了去噪扩散模型在生物信息学中的应用，提出了多种基于扩散模型的蛋白质设计方法，展示了其在抗体优化、蛋白质序列生成和多模态数据处理中的潜力。同时，介绍了扩散蛋白质语言模型（DPLM），强调其在蛋白质设计领域的生成和预测能力。

该研究提出了扩散蛋白质语言模型（DPLM），展示了其在生成和预测蛋白质序列方面的强大能力。DPLM通过自监督学习和条件生成，能够生成结构合理且多样的蛋白质序列，并在不同预测任务中表现优异。此外，研究还介绍了用于DNA序列生成的潜在扩散模型DiscDiff及其在合成生物学中的应用潜力。