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2026-02-19
使用STARLING对无序蛋白质集合进行精确预测本文介绍了STARLING框架，它结合了基于物理的力场和多模态生成深度学习，能够从蛋白质序列快速生成精确的无序蛋白质区域（IDR）集合。STARLING支持离子强度调节，并展示了生成模型在训练域之外的插值能力，同时引入了基于贝叶斯最大熵重加权方案的实验约束下集合精炼方法。该工具还能进行基于集合的“生物物理相似物”搜索，并将序列设计速度提升至秒级，极大地降低了计算研究IDR功能的门槛。
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2026-02-19
利用STARLING对无序蛋白集合进行精确预测本文介绍了STARLING，一个结合了物理力场和多模态生成式深度学习的创新框架，用于快速从序列生成精确的无序蛋白（IDR）集合。STARLING支持跨离子强度环境调节，并可通过贝叶斯最大熵重加权方案在实验约束下进行集合精修。它还能进行“生物物理相似体”搜索和加速集合优先的序列设计，将设计时间从数周/小时缩短至数秒，极大地降低了计算研究IDR功能的门槛。
- 2026-02-19
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