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清华等发布Trion-1统一蛋白质序列结构与语言预印本

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AI 综述

清华大学、上海人工智能实验室等机构的研究者在arXiv发布预印本Trion-1，用共享离散词元与扩散语言模型统一处理蛋白质序列、结构和自然语言。作者在183条CAMEO 2022蛋白质及449条按PDB日期划分的蛋白质上测试折叠：MDLM版本单次采样折叠TMaa为0.86、RMSDaa为5.64 Å，优于统一三模态模型BioMatrix单次采样的0.60和12.62 Å，但仍低于专用折叠模型ESMFold的TMaa 0.94。这些是给定骨架后恢复或生成序列的计算指标，不等于新序列已经经过实验验证。模型当前面向单个蛋白质，尚未覆盖复合物、配体和核酸；文字条件设计也存在生成成功率和功能指标的差距。

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最新进展11月11日 09:00

清华等提出Trion-1：统一蛋白质序列、结构与文字的扩散语言模型

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11月11日

09:00
AI药物设计实验室精选
清华等提出Trion-1：统一蛋白质序列、结构与文字的扩散语言模型
清华大学、上海人工智能实验室等机构在arXiv发布预印本Trion-1，用共享离散词元与扩散语言模型统一处理蛋白质序列、结构和自然语言。在按PDB日期划分的测试集上，MDLM版本单次采样折叠TMaa为0.86、RMSDaa为5.64 Å，优于统一三模态模型BioMatrix单次采样的0.60和12.62 Å，但仍低于专用折叠模型ESMFold的TMaa 0.94。

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