ProteinOPD 是一个面向蛋白质设计的高效多目标偏好对齐框架,在提升目标属性的同时,保留蛋白语言模型原有的设计能力与生成分布质量。

摘要:在 PBMC 数据上,生成细胞与真实细胞在 UMAP 中呈现出高度一致的群体结构;各亚型的组成比例也被较好重现,有效避免了传统生成模型中常见的模式崩溃(如过度生成或遗漏特定亚型)问题;marker 基因的空间表达模式同样与真实数据吻合。

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作者介绍 李国齐,论文通讯作者,中国科学院自动化所研究员,脑认知与类脑智能全国重点实验室副主任,通用类脑智能大模型北京市重点实验室主任,国家杰出青年基金获得者;在 Nature、Nature 子刊、Science 子刊等期刊和 AI 顶会上发表论文 200 余篇。

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