本研究提出了一种名为RL-DIF的分类扩散模型，结合强化学习，旨在解决蛋白质逆折叠中的序列多样性不足问题。结果表明，RL-DIF在保持序列恢复率和结构一致性的同时，显著提升了可折叠多样性，展示了生成多样化序列的潜力。
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