今天给大家分享一篇ICLR2023的会议论文，题目为《Protein sequence design in a latent space via model-based reinforcement learning》。蛋白质是生物体中负责不同生物学功能的复杂大分子，但目前蛋白质序列的设计和优化仍然具有很多挑战。作者探讨了现有的基于模型的序列设计方法的局限性，提出了一种新的优化框架，可以有效地遍历潜在表示空间，并通过将序列设计任务建模为马尔可夫决策过程，应用基于模型的强化学习，生成具有更强功能和细胞适应性的蛋白质。
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