蛋白質設計通用大模型
AIACCLBIO?
AIACCLBIO? 通用大模型概述
Overview
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通過采集來的火山、深海、極地等極端環境中的蛋白質序列
打造了全球規模最大的蛋白質序列數據集
基于這一獨特數據集，AIACCLBIO?平臺進行了深度預訓練
成功解鎖了“AI定向進化”與“AI挖酶”兩大核心創新功能
可跨越結構，實現從序列到功能的預測
輸出企業所需要的高性能蛋白質或挖掘具有特異功能的酶
極大地提升了蛋白質改造的效率與成功率
在蛋白質的溫度穩定性、酸堿耐受性、活性、親和力等性能改造方面
技術表現出色
同時也支持蛋白質從頭設計(De Novo)工作
可廣泛應用于生物醫藥、合成生物學、綠色化學等前沿領域
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億模型參數
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億訓練數據
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億私有數據
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億功能標簽
3大核心能力
Core Competence
AI 定向進化
針對特定功能需求，精準設計和優化蛋白質序列。
AI 挖酶
高效挖掘具有特殊功能的酶，為生物催化和合成生物學提供強大工具。
AI 從頭設計（De Novo）
從頭設計抗體等蛋白質序列，突破天然模版限制。
模型原理
Principles
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模型采用Transformer架構和掩碼語言模型
學習了蛋白質序列、結構的復雜語義及其與蛋白質功能之間的關系
借助多任務學習方法賦予的零樣本預測能力
結合少量實驗結果對模型進行強化學習
實現跨越結構，直接預測蛋白質功能
搭建“人工智能計算+少量實驗”的蛋白質設計新范式
模型能力
Capabilities
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穩定性提升
活性增強
親和力成熟
從頭設計
耐酸性耐堿性提升
免疫原性優化
模型優勢
Advantages
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改造范圍廣 實現全局搜索
交付周期短 研發：2-6個月、產品化：6-12個月
效率高 約100個實驗
通用性強 對多類蛋白進行多指標優化
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