protein-folding

本文介绍Spectral Feedback算法，该算法通过使用稀疏傅里叶表示迭代选择编辑位置，增强了蛋白质反折叠中离散扩散模型的测试时对齐，从而提高了奖励最大化的性能。

AlphaGenome Atlas 是一款人工智能模型，可预测全部 90 亿种可能的单碱基 DNA 变异所带来的影响，从而助力人们更深入地理解人类生物学与疾病机制。

文章讨论了一种通过抑制折叠过程本身来防止蛋白质错误折叠的潜在策略，这可能对与错误折叠蛋白质相关的疾病具有重要意义。

介绍了一种名为PairSAE的方法，该方法将稀疏自编码器适配用于解释蛋白质共折叠模型中的配对表示，从而能够发现与生物学注释一致并可预测结合亲和力的可解释特征。

介绍了AIMS-Fold，一种推理时引导扩散框架，整合了交联质谱（XL-MS）和氢-氘交换（HDX-MS）数据，以改善针对诱导接近药物靶点的蛋白质共折叠预测。

GPT-5.5 自主花费超过150小时改进蛋白质折叠模型，展示了先进的AI驱动的科学研究。

本文介绍了研究员 Brian Hie，重点阐述了他文学与计算机科学的独特背景如何启发了 ESM 的开发，这是一种用于蛋白质序列的类似 BERT 的模型。