Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

КОМПАНИЯ · ENTITY #10860

ProteinMPNN

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

2

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · Google DeepMind

SynthID Bio: встраивание водяных знаков в AI‑дизайнированные белки и дообучение AlphaFold 3

Авторы представляют SynthID Bio — набор методов встраивания незаметных водяных знаков в аминокислотные последовательности и предсказанные 3D‑координаты белков, так что отметка проверяется на синтезированных белках; в лабораторных испытаниях по трём целям (VEGF‑A, RBD спайкового белка SARS‑CoV‑2, PD‑L1) водяные знаки не ухудшили частоту попаданий, сродство связывания и разнообразие последовательностей по сравнению с неконфигурированными дизайнами. Для структуры метод дообучает часть диффузионной сети AlphaFold 3, делая предсказанные координаты носителем обнаружимого сигнала при сохранении точности предсказаний.

8.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

Mirror-Score: калиброванная оценка только на этапе вывода и публичный бенчмарк для дизайна D-пептидов (arXiv:2609.36057v1)

В статье представлен Mirror-Score — калиброванная схема оценивания, работающая только на этапе вывода, и публичный бенчмарк (31 кристаллический комплекс, 18 с известными аффинностями) для гетерохиральных комплексов D-пептид/L-белок; код и данные опубликованы на GitHub. Авторы показывают, что сырое NLL от ProteinMPNN ненадёжно ранжирует аффинности между семействами (пуловый Спирмен rho = 0.19 с разворотом корреляций по целям) и предлагают использовать Boltz-2 cofolding и интерфейсный pLDDT для семейно-специфичного ранжирования (например, leave-one-out rho = 0.90 для семейства вирусного входа), при этом кросс-семейная калибровка пока не переносится.

6.0