#蛋白质设计
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在Databricks上部署RFD4-Proteina：蛋白质设计AI落地指南
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AI如何成为科学发现的"尤里卡机器"
AI正从聊天工具转向科学发现的核心引擎。本文解析Salesforce ProGen如何用语言模型生成人工蛋白，以及"尤里卡机器"的四大支柱：知识地图、物理现实模型、数字孪生与自主实验室，并探讨AI如何突破人类感知边界、加速科学突破。
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Prompteina：用自然语言设计蛋白质结构的突破
Prompteina 是首个支持自然语言条件的全原子蛋白质结构生成模型，类比文生图实现「文生蛋白」。基于180万结构、5000万+文本的数据集训练，在多项指标超越基线，并实验验证出针对GM2A的纳摩尔级结合蛋白。
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SimpleDesign：蛋白质序列与结构联合设计的新范式
SimpleDesign 是一种用于蛋白质序列与结构联合设计的新型生成模型，用简洁的联合建模取代传统多阶段自编码器训练范式，对药物发现与蛋白质工程具有重要意义。
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AI Agent首次湿实验对决人类：蛋白质Binder设计Hit Rate无显著差异
全球首次AI Agent与人类蛋白质设计师湿实验闭环对比：6个LLM Agent对阵9支人类队伍，TRAM-2 Binder设计Hit Rate统计无差异（P=0.83）。深度解读Agent工具选择趋同、In-Silico评估瓶颈及蛋白设计师未来转型方向。
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