PLAID: Новый подход ИИ для совместной генерации последовательностей и атомных структур белков с использованием латентного пространства ESMFold

PLAID: Новый подход ИИ для проектирования белков

Проектирование точных белковых структур является важной задачей в биоинженерии. Это связано с созданием 3D-структур и последовательностей, которые определяют расположение атомов. Существующие методы часто зависят от ограниченных экспериментальных наборов данных, что препятствует исследованию белков.

Проблемы традиционных методов

Традиционные методы проектирования белков используют предсказание структуры и обратное сворачивание, что разделяет последовательности и структуры на разные задачи. Это приводит к неэффективности и увеличивает вероятность ошибок. Ограниченная база данных также мешает проектированию белков с высокой достоверностью.

Решение PLAID

PLAID (Protein Latent Induced Diffusion) – это новая генеративная платформа, которая объединяет последовательности и белковые структуры, используя латентное диффузионное моделирование. Это решение значительно увеличивает объем данных и охватывает разнообразие белков.

Как работает PLAID

PLAID сопоставляет белковые последовательности с сокращенным латентным пространством, что позволяет эффективно генерировать структуры. Используя предобученные модели, система улучшает качество и биофизическую релевантность белков, которые создаются.

Преимущества использования PLAID

PLAID обеспечивает высокую согласованность между сгенерированными последовательностями и структурами. Белки, созданные с помощью PLAID, демонстрируют надежную структурную достоверность и отражают биофизические свойства естественных белков. Это решение имеет потенциал для применения в молекулярной инженерии, разработке терапий и синтетической биологии.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Рассмотрите, как ИИ может улучшить вашу работу. Определите области, где автоматизация может принести выгоду клиентам. Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые планируете улучшить с помощью ИИ.

Используйте ИИ решения постепенно: начните с небольших проектов, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученного опыта.