Nature火力拉满，横扫全球！怒发生命科学领域百年最重磅成果，冠绝古今！

本文首先介绍了David Baker团队在《Nature Methods》上发表的LigandMPNN方法，该方法利用深度学习显式模拟非蛋白质组分，显著提升了蛋白质序列设计的准确性，为酶、传感器和结合蛋白的设计提供了高效工具。随后，文章重点宣传了一系列生物信息学与计算生物学领域的培训课程，涵盖AI蛋白质设计、CADD、AIDD、合成生物学、基因组学、代谢组学、微生物组学及CRISPR-Cas9基因编辑技术等多个热门专题。这些课程由清华大学、北京大学等顶尖机构的专家授课，旨在通过理论与实践结合的方式，系统培训学员掌握相关前沿技术的原理、工具链部署及在生物医药研发中的应用，以解决从蛋白质从头设计、酶改造、抗体药物开发到虚拟筛选等实际问题。