* 通讯作者:Jinbo Xu, jinboxu@moleculemind.com 参考文献 [1] Joseph L Watson, David Juergens, Nathaniel R Bennett, Brian L Trippe, Jason Yim, Helen E Eisenach, Woody Ahern, Andrew J Borst, Robert J Ragotte, Lukas F Milles, et al. De novo design of protein structure and function with rfdiffusion. Nature, 620 (7976):1089–1100, 2023. [2] Martin Pacesa, Lennart Nickel, Christian Schellhaas, Joseph Schmidt, Ekaterina Pyatova, Lucas Kissling, Patrick Barendse, Jagrity Choudhury, Srajan Kapoor, Ana Alcaraz-Serna, et al. One-shot design of functional protein binders with bindcraft. Nature, 646 (8084):483–492, 2025. [3] Vinicius Zambaldi, David La, Alexander E Chu, Harshnira Patani, Amy E Danson, Tristan OC Kwan, Thomas Frerix, Rosalia G Schneider, David Saxton, Ashok Thillaisundaram, et al. De novo design of high-affinity protein binders with alphaproteo. arXiv preprint arXiv:2409.08022, 2024. [4] Chai Discovery Team, Jacques Boitreaud, Jack Dent, Danny Geisz, Matthew McPartlon, Joshua Meier, Zhuoran Qiao, Alex Rogozhnikov, Nathan Rollins, Paul Wollenhaupt, et al. Zero-shot antibody design in a 24-well plate. bioRxiv, pages 2025–07, 2025. [5] Luis S Mille-Fragoso, John N Wang, Claudia L Driscoll, Haoyu Dai, Talal Widatalla, Xiaowei Zhang, Brian L Hie, and Xiaojing J Gao. Efficient generation of epitope-targeted de novo antibodies with germinal. bioRxiv, 2025. [6] Hannes Stark, Felix Faltings, Min Gyu Choi, Yuxin Xie, Eunsu Hur, Timothy O’Donnell, Anton Bushuiev, Talip Uçar, Saro Passaro, Weian Mao, et al. Boltzgen: Toward universal binder design. bioRxiv, pages 2025–11, 2025. [7] BioGeometry Team and Jian Tang. Rapid de novo antibody design with geoflow-v3. bioRxiv, pages 2025–10, 2025. [8] Sheng Xu, Qiantai Feng, Lifeng Qiao, Hao Wu, Tao Shen, Yu Cheng, Shuangjia Zheng, and Siqi Sun. Foldbench: An all-atom benchmark for biomolecular structure prediction. bioRxiv, pages 2025–05, 2025. [9] Josh Abramson, Jonas Adler, Jack Dunger, Richard Evans, Tim Green, Alexander Pritzel, Olaf Ronneberger, Lindsay Willmore, Andrew J Ballard, Joshua Bambrick, et al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with alphafold 3. Nature, 630 (8016):493–500, 2024. [10] Helen M Berman, John Westbrook, Zukang Feng, Gary Gilliland, Talapady N Bhat, Helge Weissig, Ilya N Shindyalov, and Philip E Bourne. The protein data bank. Nucleic Acids Research, 28 (1):235–242, 2000. [11] Claudio Mirabello and Björn Wallner. Dockq v2: improved automatic quality measure for protein multimers, nucleic acids, and small molecules. Bioinformatics, 40 (10):btae586, 2024. [12] Saro Passaro, Gabriele Corso, Jeremy Wohlwend, Mateo Reveiz, S. Thaler, Vignesh Ram Somnath, Noah Getz, Tally Portnoi, J. Roy, Hannes Stark, D. Kwabi-Addo, Dominique Beaini, Tommi Jaakkola, and Regina Barzilay. Boltz-2: Towards accurate and efficient binding affinity prediction. bioRxiv, pages 2025–06, 2025. [13] ByteDance Seed. Protenix-v2: Broadening the reach of structure prediction and biomolecular design. 2025. [14] ByteDance AML AI4Science Team, Xinshi Chen, Yuxuan Zhang, Chan Lu, Wenzhi Ma, Jiaqi Guan, Chengyue Gong, et al. Protenix—advancing structure prediction through a comprehensive alphafold 3 reproduction. bioRxiv, pages 2025–01, 2025. [15] Salvatore Candido et al. Language modeling materializes a world model of protein biology, 2026. URL https://github.com/biohub/esm. Biohub preprint. [16] Ivan Anishchenko, Samuel J Pellock, Tamuka M Chidyausiku, Theresa A Ramelot, Sergey Ovchinnikov, Jingzhou Hao, Khushboo Bafna, Christoffer Norn, Alex Kang, Asim K Bera, et al. De novo protein design by deep network hallucination. Nature, 600 (7889):547–552, 2021. 附录 A 设计 VHH 序列针对已知抗体数据库的 CDR 相似性分析 为评估设计序列相对于已知抗体序列的新颖性,我们对 338 个 VHH 序列进行了 CDR 相似性分析,涵盖 11 个靶标系统,并额外检查了每个系统中亲和力最高的 VHH 候选物。
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在柳树、榆树、樱桃树甚至银杏树都已经长出嫩黄浅绿的叶子并开始出现小小的花蕾时,那棵白蜡树仍不为春天所动,固执地张着它黑色枯瘦的枝杈,不肯生长出一片绿叶。
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因此问题转化为:是否能够构建一个统一模型,同时学习多个气候模态之间的耦合动力学? UniCM 正是在这一背景下提出。116分钟绝杀阿根廷!西班牙38场不败,凭什么封神?也正因为如此,来自欧洲多家机构的研究团队在这篇路线图论文中,试图系统回答一个此前很少被完整讨论的问题:如果蛋白 AI 未来真的会参与生物设计,那么我们该如何「看懂」它? 相关研究以「Towards the explainability of protein language models」为题,于 2026 年 5 月 11 日发布在《Nature Machine Intelligence》。
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原文链接:https://spectrum.ieee.org/recursive-self-improvement作者 | 论文团队 编辑丨ScienceAI 蛋白质药物研发正在进入一个新的阶段:研究者不再只满足于改造天然蛋白,而是希望按需设计具备特定功能、能够稳定折叠、并具有成药潜力的全新蛋白分子。
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我盯着那棵白蜡树,在柳树的枝条已经被繁重的叶片压得更弯,榆树已经开出青色的花骨朵,樱桃树上的青色小果被鸟儿啄走时,白蜡树那干枯黝黑的枝条上才生出点点绿芽,那绿芽又慢慢舒展,成为一片片叶子,叶子越来越大,一点点铺满所有的枝条,把一棵树织成一个完整的世界。
从黄浦江畔到锦屏地下,从冷湖之巅到南海深处,上海的科创视野早已越过一城一域。
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