符文仙境
標題:
并通过格解析同时折叠以找到最
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作者:
MimJannat909
時間:
2023-12-19 15:14
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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
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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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