Science｜利用放松序列空间优化进行可扩展蛋白设计

本文介绍了一种基于放松序列优化（RSO）的蛋白质设计方法，该方法通过在放松的序列空间中进行梯度优化，显著提高了蛋白质设计的效率和成功率。文章首先回顾了蛋白质设计领域近年来的进展，特别是机器学习尤其是深度学习在该领域的应用。随后，详细描述了RSO方法的核心思想和技术实现，包括放松幻觉的概念、蛋白质设计的工作流程以及计算基准测试的结果。实验验证部分展示了RSO方法在设计不同大小蛋白质中的优越性，并通过X射线晶体衍射和冷冻电镜进一步验证了设计的准确性。最后，文章讨论了RSO在蛋白质相互作用界面设计中的应用，并总结了该方法在可扩展蛋白质设计中的潜力和优势。