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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。