符文仙境

標題: 并通过格解析同时折叠以找到最 [打印本頁]

作者: MimJannat909 時間: 2023-12-19 15:14
標題: 并通过格解析同时折叠以找到最
百度大模型开发了全面的大模型技术体系，涵盖、视觉、跨模态、生物计算等领域。最近推出的是一种知识增强型大语言模型，能够理解和生成人类语言，是大模型家族的一部分。未来，百度用，拓宽普惠科技的广度和深度，为全人类的健康福祉做出贡献。图片图以刺突蛋白为例，概述了针对两个既定目标（稳定性和密码子最优性）的编码区设计。，由于密码子简并性而导致的设计的组合性质（刺突蛋白约个序列；需要约亿年的时间来枚举）。粉色和蓝色路径分别代表野生型和最佳稳定（即最低能量）序列。

这两个序列之间的二级结构截然不同，前者大多是单链（容易在红环区域降解），而后者大多是双链。我们的算法只需分钟即可完成此优化。，语言学（左）和生物学（右）之间的类比，其中确定性有限状态自动机和前者的格解析被用来解决设计。（受词格启发）对所有候 电话号码列表 选进行紧凑编码，佳（图）。，设计空间的二维可视化，轴为稳定性，轴为密码子最优性。标准设计方法密码子优化改善了密码子使用（粉色箭头），但无法探索广阔的高稳定性区域（虚线左侧），的疫苗产品就是例证（○ 、 ☆ 和 ▷ 。

相比之下联合优化了稳定性和密码子最优性（蓝色曲线，其中 λ 是后者的权重）。通过考虑其他因素，我们选择了七种设计（此处显示了四种）用于疫苗实验（图），这些设计显示出半衰期和蛋白质表达显着增强，并且与密码子优化相比，抗体反应多达种基线（）。水痘带状疱疹病毒疫苗（针对不同抗原和不同）的实验显示出类似的改进（图），证实了的普遍性。图片图生成的编码蛋白的序列的实验评估。，与密码子优化基线（）相比，我们的设计的化学稳定性、蛋白质表达（）及其在诱导抗刺突中的免疫原性总结。

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