Nature子刊：像造句一样设计人工蛋白质，基于语言模型的AI平台可一次生成百万序列
该研究突出了人工智能语言模型在蛋白质设计和工程中的潜力，使用深度学习语言模型对蛋白质进行精确的从头设计将在生物学、医学和环境问题中展示出发展前景。
蛋白质降解突破性发现：哈佛中国博士生阐明蛋白质cereblon的选择机制， 为设计新型靶向药物注入更多可能
“一位审稿人表示‘对我而言这是一篇年度论文’，另两位评审专家认为这是蛋白降解领域突破性的发现。他们都希望早日看到论文正式问世。
三篇Science研究再掀蛋白质设计革命
这些方法机器学习在蛋白质设计中的真正开端。Baker表示，在接下来的几个月里，他的实验室将努力改进这些工具，以创造出更有活力和功能的蛋白质。
Nature：颠覆半个世纪的观点，张建之团队发现即使不改变蛋白质序列的同义突变也通常有害
在自然界这个瞬息万变的环境中，非同义突变更可能在某一些环境中达到低于近中性区的适应度，从而被自然选择所淘汰。研究团队用计算机模拟并用四个不同环境中测得的突变体的适应度数据证实了上述可能。
Nature：建立新的蛋白质从头设计方法
近期，中国科学技术大学教授刘海燕、副教授陈泉团队采用数据驱动策略，提出一条全新的蛋白质从头设计路线，相关成果2月9日以“用于蛋白质设计的以主链为中心的神经网络能量函数”为题发表于《自然》（Nature）杂志。蛋白质是生命功能的主要执行者，其结构与功能由氨基酸序列所决定。目前，能够形成稳定三维结构的蛋白质几乎全部是天然蛋白质，其氨基酸序列是长期自然
Science：利用新型人工智能软件工具RoseTTAFold仅需10分钟就可准确地计算出蛋白质三维结构
2021年7月17日讯/生物谷BIOON/---自从DeepMind在2020年的“结构预测关键评估（Critical Assessment of Structure Prediction）”（CASP14）会议上展示了该领域的显著进展以来，科学家们已经等待了数月，以获得高度准确的蛋白质结构预测的机会。现在等待已经结束。在一项新的研究中，来自美国多个研究机构
高效光致电子转移光敏蛋白质的理性设计方面获进展
CCS Chemistry发表了中国科学院生物物理研究所研究员王江云课题组、中科院化学研究所研究员夏安东课题组和植物研究所研究员于龙江课题组题为Ultrafast photo-induced electron transfer in a photosensitizer protein的研究文章。研究设计报告了可以基因编码的27 kDa