今天给大家介绍的是蒙特利尔学习算法研究所的唐建教授团队10月17日公布在arxiv上的文章"Protein Sequence and Structure Co-Design with Equivariant Translation"。本文提出了一种能够进行蛋白质序列和结构协同设计的新方法，该方法基于给定的先验上下文特征，将蛋白质序列和结构从随机初始化迭代转换为所需状态。在跨多个任务的实验中，该模型远优于以前最先进的基线，并且运行时间比基于采样的方法少几个数量级。

该算法主要包括一个编码器和一个解码器。编码器用于编码上下文特征，即先验知识，或者说是设计条件。解码器用于从编码后上下文特征生成蛋白质的结构和序列。流程图如上，具体算法细节如下。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.08761