Evo2 基因组模型用上下文学习从头设计抗体与 CRISPR 系统
KevinKaichuang · x · 2026-11-04
作者展示用基因组语言模型 Evo2 做上下文学习，直接设计多种生物分子与基因组：lanmodulins、rubisco、anti-CRISPR 蛋白、表位特异性从头抗体、CRISPR–Cas 系统以及线粒体和噬菌体基因组。
从配图（论文数据）可见关键细节：
- vLLM 相比 vortex 在长 prompt 下吞吐大幅提升（生成端最高 35 倍），支持 131k 核苷酸的 prompt。
- 上下文示例数量对过滤产率影响显著（随示例增多而上升），可跨越语义设计的限制。
- 生成的 lanmodulin 与天然蛋白序列同一性随采样数下降，说明是新型设计；rubisco 设计的 pLDDT 达 89.4，Mg 结合位点的键距与天然结构一致。
所属事件:Evo2 基因组模型借助上下文学习从零设计多种生物分子(2 条相关)→
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