据ScienceAI公众号5月7日消息，美国麻省理工学院科研团队开发出两种生成式深度学习模型，可通过整体蛋白质或单个残基结构，预测氨基酸序列和3D蛋白质结构。该两种模型使用基于注意力的扩散模型，在从实验已知的3D蛋白质结构中提取的数据集上进行训练，学习控制蛋白质形成方式的生化关系，以预测实现特定结构目标的蛋白质的氨基酸序列。在用户输入所需百分比的不同结构后，一种模型在蛋白质的整体结构特性上起作用，另一种在氨基酸水平上起作用，通过组合该氨基酸结构和顺序来产生更细粒度控制的蛋白质。相关研究成果发表于Chem期刊。

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