Evo&AlphaFold高效设计AAV外壳

本文探讨了如何通过整合机器学习模型（如Evo）和结构预测工具（如AlphaFold）来优化AAV（腺相关病毒）外壳的设计-构建-测试闭环。文章详细描述了从序列生成到实验验证的每一个环节，强调了数据驱动的方法如何提高设计效率和结果质量。通过使用Evo生成候选序列、AlphaFold进行结构验证、以及集中化的数据平台进行团队协作和数据管理，研究团队能够高效地推进AAV工程设计。这种以数据为核心的研发模式不仅适用于AAV外壳设计，也为其他生物分子设计提供了通用模板。