directed evolution | BriefGPT

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盲突变影响预测的多级蛋白质表示学习
本文提出了一种新的预训练框架，它将用于蛋白质主体结构和三级结构的序列和几何分析器级联，模拟野生型蛋白质的自然选择并评估变体的效果，以指导遗传突变方向，实现所需特征，提出了一种新的变体影响预测方法，其预测结果在单点和深部变异方面表现良好。
PDFa year ago
基于数学辅助的定向进化和蛋白工程
本文指出 PTLS 全新的拓扑数据分析 (TDA) 技术能够有效地克服当前 TDA 的局限性，是未来蛋白质工程的更强大的一代工具，并强调数学辅助指导进化 (MADE) 在拓扑深度学习的总框架中具有很大的潜力。
PDFa year ago
利用全局生成模型探索蛋白质序列空间
该研究总结了在蛋白质研究中使用语言模型的应用，包括设计新型人工蛋白质、使用非 Transformer 结构以及应用于定向进化方面。这些成果已经快速提升了蛋白质研究的发展和性能。
PDFa year ago
使用轻量级等变图神经网络准确预测突变效应
通过引入轻量化图形表示学习方案，本研究建议一种有效分析野生型蛋白质微环境、推荐实用高阶突变，并使用有限的计算资源和少量的突变训练样本进行推断模型的连续改进的方法，从而准确预测蛋白质功能和变异效应。
PDFa year ago
AdaLead：一种简单且强大的自适应贪心搜索算法用于序列设计
本文中，我们使用开源自动化工具 FLEXS 对采用不同算法的优化问题进行了测试和评估，并开发了一种易于实现、可扩展和稳健的进化贪心算法 (AdaLead)，该算法在多种生物序列设计挑战中具有明显的优势。
PDF4 years ago
利用机器学习辅助的组合库定向蛋白质进化
通过机器学习指导的定向进化方法，可以更快速地探索突变多个位点编码的序列空间，从而大大提高通过蛋白工程实现梳理蛋白质序列空间的效率和多样性。在以人类 GB1 结合蛋白为例的实验中，机器学习指导的定向进化找到比其他定向进化方法更好的变异体，并成
PDF5 years ago