Nature正刊：160亿参数模型Pinal用自然语言设计功能蛋白，H蛋白产量提升1.7倍

160亿参数的蛋白质基础模型Pinal基于17亿对合成注释的蛋白质-文本对训练，可通过自然语言描述直接生成候选蛋白。在荧光蛋白、PET水解酶、醇脱氢酶和代谢H蛋白四项设计任务中，实验均观察到预期功能及催化活性；未经迭代实验优化，其设计的H蛋白在多酶一氧化碳固定通路中产品滴度较对应原生大肠杆菌H蛋白提高1.7倍。计算评估显示候选兼具高预测可折叠性、功能描述比对和序列多样性。