“`html
Оптимизация проектирования белков с помощью ИИ
Автогрессивные языковые модели белков (pLMs) стали важными инструментами для разработки функциональных белков с высокой разнообразием. Они успешно создают семейства ферментов, такие как лизоцимы и карбоангидразы. Эти модели генерируют последовательности белков, выявляя внутренние закономерности в обучающих данных.
Проблемы и решения
Несмотря на свои возможности, pLMs сталкиваются с трудностями в целенаправленной оптимизации редких и ценных областей. Это ограничивает их эффективность в задачах, таких как проектирование ферментативной активности или связывания. Традиционные методы, такие как направленная эволюция, имеют свои ограничения и не могут эффективно настраивать долгосрочные эволюционные траектории.
Методы обучения с подкреплением (RL) предлагают перспективный подход для оптимизации pLMs, позволяя направлять выходные данные модели с помощью обратной связи от внешних источников, таких как предсказанная стабильность или связывающая способность.
Введение DPO_pLM
Исследователи из Университета Помпеу Фабра и других ведущих учреждений разработали DPO_pLM — фреймворк RL для оптимизации последовательностей белков с помощью генеративных pLMs. Этот метод позволяет оптимизировать различные свойства без дополнительных данных, сохраняя разнообразие последовательностей.
Преимущества DPO_pLM
- Снижение вычислительных затрат.
- Сохранение разнообразия последовательностей.
- Эффективное проектирование белков с высокой аффинностью.
DPO_pLM продемонстрировал свою эффективность, успешно проектируя связывающие молекулы EGFR за считанные часы.
Заключение
pLMs отлично работают с распределениями, но испытывают трудности с оптимизацией конкретных свойств. DPO_pLM преодолевает эти ограничения, позволяя эффективно генерировать последовательности с целевыми свойствами. Будущее включает интеграцию DPO_pLM в автоматизированные лаборатории для инноваций в проектировании белков.
Как ИИ может помочь вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
- Выберите подходящее ИИ-решение.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
