1398-可控蛋白质序列生成的生成式人工智能综述

这篇综述系统性地回顾了生成式人工智能在可控蛋白质序列设计领域的最新进展。文章将设计任务划分为结构、功能及高层级约束三大类别，并详细探讨了自回归模型、扩散模型和强化学习等核心算法的应用。作者通过整合生物化学与机器学习的双重视角，为不同背景的科研人员提供了端到端的设计路线图。此外，文本还汇总了关键的训练数据库与计算机模拟评估方法，以提升蛋白质合成的成功率。最后，文章指出当前面临的数据稀缺与可解释性不足等挑战，并强调了大语言模型在未来跨学科合作中的巨大潜力。

References:

• Zhu Y, Kong Z, Wu J, et al. Generative ai for controllable protein sequence design: A survey[J]. npj Drug Discovery, 2026, 3(1): 19.