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原子级精确,David Baker团队开发RFdiffusion变体对抗体进行从头设计

华盛顿大学研究团队开发了一种新方法,结合RFdiffusion网络和酵母展示,能够从头设计特定表位结合的抗体。实验验证表明,设计的抗体在结构和结合精度上达到了原子级别,且具有良好的亲和力。这一方法有望加速抗体的发现与开发,超越传统的动物免疫和随机筛选。

原子级精确,David Baker团队开发RFdiffusion变体对抗体进行从头设计

机器之心
机器之心 · 2025-03-18T03:58:26Z

19世纪末,贝林发现家兔血清中有抗体,开启抗体研究。传统抗体开发依赖动物免疫,面临瓶颈。华盛顿大学团队利用RFdiffusion模型,实现抗体计算设计,标志着抗体研究的新突破。

David Baker团队新成果!RFdiffusion再进化,实现原子级精度的抗体从头设计

HyperAI超神经
HyperAI超神经 · 2025-03-11T07:38:10Z

自上世纪以来,科学家们一直在研究基于氨基酸序列预测蛋白质结构。近年来,AI技术的快速发展,特别是Proteina模型的出现,显著提高了蛋白质设计的效率和多样性。该模型通过大规模训练和创新架构,能够生成更长的蛋白质主链,推动了蛋白质设计的进步。

模型参数超 RFdiffusion 5倍!英伟达等发布 Proteina,从头设计蛋白质主链性能达 SOTA

HyperAI超神经
HyperAI超神经 · 2025-03-04T08:12:09Z
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