入选ICLR 2025 Oral，清华AIR周浩团队提出蛋白质预训练新范式，解密蛋白质家族进化

本文介绍了清华大学AIR GenSI研究组联合清华大学药学院提出的ProfileBFN，一种用于蛋白质家族特异性生成建模的工具。该工具通过多序列比对(MSA)轮廓的角度扩展了离散贝叶斯流网络，实现了高效的蛋白质家族设计。研究背景指出，MSA信息在蛋白质设计中具有重要作用，但现有模型在处理MSA信息时存在效率瓶颈。研究目的是通过ProfileBFN解决MSA信息冗余问题，提升蛋白质设计的效率和准确性。实验结果表明，ProfileBFN在生成多样且新颖的家族蛋白质时，能够准确捕捉家族的结构特征，并在多种下游任务中表现出色，如酶分类、蛋白质表示学习、蛋白质结构预测和抗体生成。