LSCO：潜在空间密码子优化提升蛋白表达

Alberto Caron 等作者提出潜在空间密码子优化方法 LSCO，把离散的密码子选择问题映射到预训练 mRNA 语言模型的潜在空间，从而进行基于梯度的搜索。 该方法结合不确定性感知预测器的表达目标、最小自由能正则项、蛋白到密码子回译模型的自然性先验与约束解码。作者称，在真实湿实验抗体表达数据集上，LSCO 的预测表达优于频率法和现代深度生成基线，并保持合适的生物物理性质。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。