编辑丨coisini 机器学习在蛋白质发现领域展现出深远的潜力，相关工具已快速应用于科学流程的辅助与加速。当前，AI 辅助的蛋白质设计主要利用蛋白质的序列和结构信息，而为了描述蛋白质的高级功能，人们以文本形式整理了海量知识，这种文本数据能否助力蛋白质设计任务尚未得到探索。 为了填补这一空白，来自加州大学伯克利分校（UC Berkeley）、加州理工学院（California Institute of Technology）等机构的研究者提出了一个利用文本描述进行蛋白质设计的多模态框架 ——Protein…