arXiv Artificial Intelligence· Alberto Caron, Tianyu Cui, Dmytro S. Lituiev, Mangal Prakash, Artem Moskalev, Amina Mollaysa, Bo Zhai, Hirsh Nanda, Daniel M. Poole, Zhongyin Liu, Iman Farasat, Robert Davidson, Nikolay V. Manyakov, Tommaso Mansi, Scott Oloff, Rui Liao·· 18 小时前AI 评分31
预测器引导的潜在空间密码子优化，最大化蛋白表达
Predictor-Guided Latent Space Codon Optimization for Maximizing Protein Expression
AI 导读
研究提出潜在空间密码子优化（LSCO），将离散密码子选择问题映射到预训练 mRNA 语言模型的潜在空间，实现基于梯度的搜索。LSCO 结合不确定性感知预测器的表达目标、最小自由能正则项、蛋白到密码子回译模型的自然性先验与约束解码。在真实湿实验抗体表达数据集上，LSCO 的预测表达优于频率方法和现代深度生成基线，并保持合适的生物物理性质。
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