【打破传统蛋白质进化方法局限性：MIT团队设计新型蛋白质大模型，发现比自然界高效百倍的突变体】

“我们通过少量实验数据和高效的计算模型显著提升了蛋白质活性，标志着#蛋白质# 工程领域的一次重要突破。”

谈及和团队近期发表在 Science 的论文，美国#麻省理工学院# 博士生姜凯议如是说。

研究人员结合蛋白质#大模型# 、主动学习和回归模型，开发了一种创新的蛋白质工程方法 EVOLVEpro（EVOlution Via Language model-guided Variance Exploration for proteins）。

并且，首次展示了其能够在少于 60 次预测下，显著提升蛋白质的功能。

例如，单克隆抗体的结合亲和力提升了 40 倍，微型 CRISPR 核酸酶的基因编辑效率提升了 5 倍，T7 核糖核酸（RNA，Ribonucleic Acid）聚合酶在转录纯度和效能方面则提升了 100 倍。

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