该研究引入了Seq2Fitness模型和BADASS算法，旨在利用大型语言模型设计多样化且高性能的蛋白质。BADASS算法通过动态调整突变能量和温度，有效优化蛋白质序列采样，显著优于传统方法，能在更低的计算成本下生成更多高适应性序列。该研究为蛋白质工程领域提供了高效的序列优化策略。发表于 2025年06月07日。
原文链接：https://x.com/BiologyAIDaily/status/1931212907062415473
PLOS计算生物学 | Designing diverse and high-performance proteins with a large language model in the loop
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