Adv Sci｜上海交通大学庆睿研究组：基于隐空间扩散模型的蛋白质序列设计算法PRO-LDM

本研究由上海交通大学庆睿课题组与香港科技大学（广州）许人镜课题组合作，提出了一种名为PRO-LDM的蛋白质序列设计方法，利用隐空间扩散生成模型在局部与全局尺度上学习氨基酸及序列层面的生物学特征。该方法能够实现类天然蛋白质的多样性设计及理化性质和功能设计，并通过条件引导强度调节实现蛋白质定向优化。研究通过设计高亮度、高可溶性和稳定性的绿色荧光蛋白（GFP）变体验证了模型的可用性。PRO-LDM支持条件与非条件序列蛋白设计，生成结果多样性高，且在条件生成任务中可通过调控引导强度超参数实现对生成序列多样性的控制。模型采用模块化架构，支持替代集成不同预训练模型以提升扩展性与泛化能力，展现出广泛的应用潜力。