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智能评分 77
ESMFold2
AI 推荐理由
除模型能力外，还新增了 68 亿蛋白与 11 亿结构的资源，以及在 5 个治疗靶点上的验证结果，适合关注蛋白设计、药物发现和生物基础模型的人直接阅读全文。核心解读
Yann LeCun 转发 Alex Rives 关于 ESMFold2 的公告，称这是一个用于蛋白生物学预测、设计与发现的开放科学引擎。该模型在蛋白相互作用上达到 SOTA，尤其是抗体方向，并在 5 个与癌症和免疫学相关的治疗靶点上设计并验证了 miniprotein binders 和 single chain antibodies，报告了很高的成功率和与治疗活性一致的亲和力水平。团队同时发布了一个包含 68 亿个蛋白和 11 亿个预测结构的 atlas；ESMFold2 基于一个在数十亿条蛋白序列上训练的状态空间语言模型，并使用机制可解释性方法分析其蛋白表示。