AIACCLBIO® 通用大模型概述
Overview
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通过采集来的火山、深海、极地等极端环境中的蛋白质序列
打造了全球规模最大的蛋白质序列数据集
基于这一独特数据集，AIACCLBIO®平台进行了深度预训练
成功解锁了“AI定向进化”与“AI挖酶”两大核心创新功能
可跨越结构，实现从序列到功能的预测
输出企业所需要的高性能蛋白质或挖掘具有特异功能的酶
极大地提升了蛋白质改造的效率与成功率
在蛋白质的温度稳定性、酸碱耐受性、活性、亲和力等性能改造方面
技术表现出色
同时也支持蛋白质从头设计(De Novo)工作
可广泛应用于生物医药、合成生物学、绿色化学等前沿领域
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亿模型参数
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亿训练数据
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亿私有数据
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亿功能标签
3大核心能力
Core Competence
AI 定向进化
针对特定功能需求，精准设计和优化蛋白质序列。
AI 挖酶
高效挖掘具有特殊功能的酶，为生物催化和合成生物学提供强大工具。
AI 从头设计（De Novo）
从头设计抗体等蛋白质序列，突破天然模版限制。
模型原理
Principles
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模型采用Transformer架构和掩码语言模型
学习了蛋白质序列、结构的复杂语义及其与蛋白质功能之间的关系
借助多任务学习方法赋予的零样本预测能力
结合少量实验结果对模型进行强化学习
实现跨越结构，直接预测蛋白质功能
搭建“人工智能计算+少量实验”的蛋白质设计新范式
模型能力
Capabilities
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稳定性提升
活性增强
亲和力成熟
从头设计
耐酸性耐碱性提升
免疫原性优化
模型优势
Advantages
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改造范围广 实现全局搜索
交付周期短 研发：2-6个月、产品化：6-12个月
效率高 约100个实验
通用性强 对多类蛋白进行多指标优化
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