Nature重大突破！农大知名团队在植物科学领域再取重要进展，打破传统认知！

本文介绍了在植物科学领域取得的重要进展，特别是蛋白质设计方面的突破。研究背景是传统生物信息学研究依赖大量实验，成本高、周期长，而人工智能技术的发展为生物信息学研究开辟了新路径。研究目的是开发新型深度学习方法LigandMPNN，该方法能够对生物分子系统中的所有非蛋白质成分进行建模，预计将在设计新的结合蛋白、传感器和酶方面得到广泛应用。研究结论表明，将机器学习引入生物信息学，有望突破实验瓶颈，高效挖掘生物数据价值，助力科研人员更深入理解生命奥秘，在疾病筛查、药物研发等方面发挥关键作用。