洪亮团队发表基于图扩散概率模型生成活性高、体积大、结构复杂蛋白质全新序列的研究

近日，上海交通大学自然科学研究院/物理与天文学院/张江高等研究院/药学院 洪亮团 队 ，设计了一种 扩散概率模型框架（CPDiffusion） ，成功设计并生成了具有增强活性的人工程序化内切核酸酶序列。 这项突破性研究展示了深度学习在蛋白质工程领域的强大潜力，为蛋白质工程、生物技术、分子诊断等领域带来了新的应用前景。 和现有的序列设计方法相比，该方法以极低的模型训练和数据成本学习蛋白质序列、结构和功能之间的隐含映射规则，生成多样化的蛋白质序列，并以极高的成功率通过湿实验验证，最终在两款超长的多结构域复杂功能蛋白（Kurthia massiliensis Ago和Pyrococcus furiosus Ago，简称为KmAgo和PfAgo）得到超过10倍的DNA剪切活性提升， 显著高于现有任何已发现的常温野生型蛋白活性。