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一位推特用户分享了他人推荐的在X上关注AI+生物学领域的最佳账号，涵盖蛋白质设计、基因组学、生物安全和政策。
介绍了MEET，一种用于全原子肽设计的内存高效E(3)等变变压器，与VAE和潜在扩散管道集成，实现了线性内存缩放和改善的生成质量。
Arc Institute推出了Proto，一种用于生成生物学的高级编程语言，允许通过代码或自然语言AI提示来编程蛋白质、DNA和RNA系统。
一个Modal教程，展示如何使用ESMFold2和ESMC模型扩展蛋白质绑定剂设计，包含用于迭代优化和自动伸缩基础设施的代码。
ConTact 提出了一种接触优先（contact-then-act）架构用于抗体CDR设计，该架构将任务显式分解为界面推理、接触预测和接触门控序列生成三个阶段，在Chimera-Bench基准测试上实现了最先进的结构质量和表位感知能力。
本文探讨了人们对人工智能工具可能被用于设计危险生物武器的日益增长的担忧，并引用了一项近期的中国芋毒设计研究作为生物安全风险与科学利益之间辩论的焦点。
本博士论文介绍了用于蛋白质复合物预测和设计的深度学习方法，包括用于接触预测的 GLINTER、用于同源配对的 ESMPair 以及用于结合子设计的 RedNet。
本文旨在作为药物设计中蛋白质先导化合物优化的初学者指南，具体解释了 Cradle-1 流程以及蛋白质结构和功能的基础概念。
TD3B 是一种基于序列的生成框架，利用过渡导向离散扩散设计具有特定激动剂或拮抗剂行为的别构结合物。该论文引入了一种控制蛋白质状态方向性转变的方法，解决了基于静态结构的设计方法的局限性。
本文介绍了 SGRPO，这是一种策略优化框架，通过结合集合级多样性奖励和效用来提升生物分子的生成能力。它在小分子和蛋白质设计等任务中展示了改进的效用-多样性权衡。
由MIT研究人员Tristan Bepler和Tim Lu创立的OpenProtein.AI，推出了一款无代码平台，旨在普及先进的AI蛋白质设计与工程模型，使广大生物学家都能便捷使用。