課程分(fēn)類

深度學習技術應用(yòng)

在生物(wù)信息學、合成生物(wù)學、藥物(wù)研發、生物(wù)材料制備等領域，深度學習技術的(de)革新正在重塑蛋白質設計工具的(de)邊界，使其從單純的(de)結構預測躍升至具有創造性的(de)設計層面。RFdiffusion作爲美(měi)國華盛頓大(dà)學David Baker教授團隊的(de)最新科研成果，憑借其卓越性能與開創性功能，标志著(zhe)蛋白質設計步入全新階段。

RoseTTAFold，作爲David Baker教授團隊早期開發的(de)蛋白質結構預測工具，在學術界與工業界廣受認可(kě)。然而，随著(zhe)時間推移，David Baker教授團隊敏銳洞察到，僅局限于預測已知結構的(de)蛋白質并不能滿足生物(wù)醫藥和(hé)生物(wù)工程領域對創新設計的(de)需求。這促使David Baker教授團隊繼續深入研究突破。在此背景下(xià)，RFdiffusion應運而生，繼承了(le)RoseTTAFold的(de)優良基因，但在功能上實現了(le)質的(de)飛躍，不僅能夠預測蛋白質結構，更能夠從無到有地進行創新設計。這種“從零開始”的(de)設計理(lǐ)念賦予科學家們前所未有的(de)設計自由度，這一突破不僅标志著(zhe)蛋白質設計技術的(de)重大(dà)進步，也(yě)意味著(zhe)科研人(rén)員可(kě)以更深入地探究生命現象的(de)本質，甚至創造出全新的(de)生物(wù)功能和(hé)應用(yòng)。

2023年7月(yuè)11日，David Baker團隊在國際頂級期刊《Nature》上發表了(le)題爲《De novo design of protein structure and function with RFdiffusion》的(de)論文，全面揭示了(le)RFdiffusion在蛋白質設計領域的(de)核心競争力，這篇論文的(de)發表，無疑将蛋白質設計工具推向了(le)一個全新的(de)高(gāo)度，昭示著(zhe)未來蛋白質設計将更加注重創新性和(hé)實用(yòng)性，以适應并推動生物(wù)醫學、材料科學、生物(wù)信息學、合成生物(wù)學等多(duō)學科領域的(de)前沿研究。