基于深度学习的蛋白质设计研究综述

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摘  要：在生命科学领域，蛋白质工程是创造具有改进或新功能蛋白质问题的关键。该文总结近几年深度学习辅助蛋白质工程研究的发展，主要介绍相关的语言模型和生成模型，还从序列和结构的角度介绍相关的研究及目前存在的问题。最后对深度学习辅助蛋白质工程研究的未来发展进行展望。

关键词：深度学习；蛋白质工程；语言模型；生成模型；蛋白质序列；蛋白质结构

中图分类号：Q816        文献标志码：A          文章编号：2095-2945（2023）20-0021-05

Abstract： In the field of life science， protein engineering is the key to creating proteins with improved or new functions. This paper summarizes the development of deep learning-assisted protein engineering in recent years， mainly introduces the related language models and generation models， and traces related research and existing problems from the in terms of sequence and structure. Finally， the future development of deep learning-assisted protein engineering research is prospected.

Keywords： deep learning; protein engineering; language model; generate mode; protein sequence; protein structure

20世纪90年代早期，Chen等[1]开创了定向进化（Directed evolution）的方法，用于设计新的和更理想的酶。（剩余9577字）