Google团队预印本提出表位裁剪方法降低蛋白结合剂计算成本
Google Research、Google DeepMind 等机构在一篇预印本中提出将靶点裁成表位附近的局部窗口,再结合智能体迭代搜索用于从头设计蛋白结合剂。
推荐理由:预印本把靶点裁成表位局部窗口以降低结合剂设计算力,并给出截短重折叠与完整靶点的一致性对照。
Google Research、Google DeepMind 等机构在一篇预印本中提出将靶点裁成表位附近的局部窗口,再结合智能体迭代搜索用于从头设计蛋白结合剂。
推荐理由:预印本把靶点裁成表位局部窗口以降低结合剂设计算力,并给出截短重折叠与完整靶点的一致性对照。
华盛顿大学David Baker团队在预印本中提出Chaperone,一个将RFdiffusion3与ProteinMPNN、AlphaFold3等50多种蛋白质设计工具集成到统一DataFrame接口的轻量级智能体框架。
Google Research 于 2026 年 10 月 16 日发布研究综述,围绕 VERID 语义数字孪生、适配体闭环沙箱和表位切除驱动的 de novo binder 设计三项工作,把 AI Agent 接入物理液体处理机器人跑通闭环分子设计。