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<p>这期节目我们围绕蛋白质设计进行探讨。从传统的Rosetta到革命性的AlphaFold，我们见证了蛋白质设计技术的飞速发展。节目中，我们主要围绕蛋白质设计的领军人物David Baker实验室的最新研究成果，详细讲解了从序列优化到从头设计等核心概念，以及当前主流的设计模型和方法。</p><p>伴随着RFdiffusion等新技术的发展应用，AI蛋白质设计可能会变得更加精确和高效，也许不远的将来我们就可以像使用Midjourney一样，通过简单的提示词来设计蛋白质。</p><p>虽然目前还面临着很多挑战，AI驱动的蛋白质设计正在快速改变生物技术领域的格局，同时随着在蛋白疗法领域的深入应用，个性化医疗、新型疫苗研发等人类医疗健康领域也正在发生着革命性的改变。</p><p>【嘉宾介绍】</p><p>麒麟博士</p><p>博士毕业于墨尔本大学，目前在国内一家新型研发机构进行助理研究员研究工作，主要从事AI药物研发以及相关算法开发，之前在一家Biotech公司担任计算生物科学家。</p><p>【主要话题】</p><p>02:33 蛋白质设计的发展历程，Rosetta的简单介绍及Rosetta和Alphafold的主要区别</p><p>06:48 蛋白质序列优化与从头设计（De novel）</p><p>10:15 一些常见名词介绍：unconditional design, binder or enzyme design, multi-motif scaffolding</p><p>12:36 蛋白质序列设计的主流模型</p><p>13:57 从蛋白质设计的计算结果到实验室环境的挑战</p><p>16:21 蛋白质设计的成功率问题</p><p>19:59 关于RFdiffusion的讨论，我们可以像用midjourney一样prompt蛋白质出来吗</p><p>24:24 蛋白质设计的功能目标以及分别在什么情况下可以进行优化或需要重新设计</p><p>28:18 ADA（antidrug antibodies）</p><p>30:29 蛋白质疗法的简单介绍，小型蛋白的最新发现</p><p>36:48David Baker组和DeepMind的两种路线以及对行业的一些讨论（最后3分钟有主播lotus和嘉宾的个人观点小彩蛋）</p><p>【Reference】</p><p>...