作者：Jason Yim、Brian L. Trippe、Valentin De Bortoli 等
推荐理由： 本文研究扩散模型在蛋白质结构的设计上的新应用，并获得了有竞争力的成果。
简介：新型蛋白质结构的设计仍然是蛋白质工程中跨生物医学和化学应用的挑战。在这方面的工作中，3D 刚体（称为框架）上的扩散模型已成功生成在自然界中未观察到的新型功能性蛋白质骨架。然而，在 SE(3) 上不存在扩散的原则性方法框架，方向空间在 R3 中保留刚性运动，在框架上运行并赋予群不变性。作者通过在多帧上开发 SE(3) 不变扩散模型的理论基础，然后开发一个用于在多帧上学习 SE(3) 等变分数的新框架 FrameDiff 来解决这些缺点。作者将 FrameDiff 应用于单体主链生成，发现它可以生成多达 500 个氨基酸的可设计单体，而不依赖于先前方法不可或缺的预训练蛋白质结构预测网络。作者发现作者的样本能够超越任何已知的蛋白质结构。


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