《科学》 第392卷 第6798期 · 2026年5月7日 · 中文解读
蛋白质语言模型与上位效应引导的快速定向进化
Rapid directed evolution guided by protein language models and epistatic interactions · V. Q. Tran et al.
这篇讲什么
本文介绍了一种名为MULTI-evolve的机器学习引导框架，该框架结合蛋白质语言模型、上位效应建模和多点突变技术，可在单轮定向进化中快速设计并合成具有多重突变的高活性蛋白质。
原文开头
Vincent Q. Tran, Matthew Nemeth, Liam J. Bartie, Sita S. Chandrasekaran, Alison Fanton, Hyungseok C. Moon, Brian L. Hie, Silvana Konermann†, Patrick D. Hsu*† INTRODUCTION: Proteins perform a variety of functions that can be enhanced or adapted into tools for research and medicine. The function of each protein is determined by its amino acid sequence of length N, where a single mutation can enhance its function, and multiple mutations can combine in ways that are difficult to predict, with both positive and negative effects. Protein engineering requires tediously searching through a vast landscape of 20N sequences. RATIONALE: Traditional directed evolution methods have improved the search for enhanced multimutants, but it requires performing slow, stepwise experimental mutation stacking. …
摘自《科学》（Science）第392卷 第6798期 · 2026年5月7日，V. Q. Tran et al.。仅引用开头一小段供了解文章，版权归原刊所有，全文请阅读原刊。
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