用 RFD4-Proteina 的奖励引导推理时搜索设计蛋白质

Design Proteins with RFD4-Proteina Using Reward-Guided Inference-Time Search

AI 导读

NVIDIA 介绍如何用 RFD4-Proteina 结合奖励引导的推理时搜索进行蛋白质设计。蛋白质设计本质是搜索问题：8 个残基的序列就有超过 250 亿种组合，100 个残基的组合数超过可观测宇宙的原子总数。

正文 · AI 翻译

蛋白质设计是一个搜索问题。为一个八残基的蛋白质序列选择氨基酸，可能的组合超过250亿种。为一个100残基的蛋白质序列选择氨基酸……

蛋白质设计是一个搜索问题。为一个八残基的蛋白质序列选择氨基酸，可能的组合超过250亿种。为一个100残基的蛋白质序列选择氨基酸，可能性的数量超过了可观测宇宙中的原子数量。在这片空间中的某处，存在一种蛋白质，能为一种新疗法开辟道路。组合数量太多，以至于……

来源：NVIDIA Technical Blog · developer.nvidia.com