生成模型在蛋白质序列设计中的应用

• 作者: 伍青林 任玉彬 翟小威 陈东 刘凯
• 来源期刊: 应用化学
• 学科: 化学
• 关键词: 蛋白质序列设计 生成模型 变分自动编码器 生成对抗网络 表示学习 强化学习
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 综合评述|Review
• 页码范围: 3-17
• 页数: 15页
• 分类号: O629.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.19894/j.issn.1000-0518.210479

摘要

蛋白质是一切生命体的物质基础,是生命活动的主要承担者,参与各种生理功能的调节.设计具有特定功能的蛋白质在蛋白质工程、生物医药、材料科学等领域具有重要意义.蛋白质序列设计的目标是设计能够折叠成期望结构并具有相应功能的氨基酸序列,是所有理性蛋白质工程的核心问题,具有极其重要的研究和应用潜力.随着蛋白质序列数据的指数型增长和深度学习技术的快速发展,生成模型越来越多地被应用于蛋白质序列设计.本文简要介绍了蛋白质序列设计的重要意义和主要方法,概述了应用于蛋白质序列设计的主要生成模型,介绍了近年来生成模型在蛋白质序列表示、生成和优化方面的最新研究和应用现状,并对未来的发展方向进行讨论与展望.