据生物世界公众号7月12日消息，美国华盛顿大学医学院团队开发出一种能从头设计全新蛋白质的深度学习方法RoseTTAFold Diffusion，简称RFdiffusion。该方法能生成各种功能性蛋白质，包括在天然蛋白质中从未见过的拓扑结构。研究团队对数百个设计出的对称聚体、金属结合蛋白和结合蛋白的结构和功能进行了实验表征，证明了该方法的强大性和通用型。RFdiffusion是对目前蛋白质设计方法的综合改进，能产生总长度达600个氨基酸残基的结构，复杂性和准确度都比之前更高，进一步改进或能设计出复杂程度更高的全新蛋白质。

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