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　　以 ChatGPT 等大型语言模型（LLM）为原型，用户只需输入酶识别代码并指定所需的活性即可生成新的酶序列。

　　相比之下，ZymCTRL实现了端到端的飞跃，绕过了对种子序列的需求，直接为用户提供了设计过程。

　　这种下一代工具不仅快速且具有成本效益，而且能够创建与其训练集中的酶序列仅30% 相似的酶序列，从而拓宽了新型酶开发的视野。

　　西班牙巴塞罗那（IBMB）分子生物学研究所所长Noelia Ferruz表示“使用ZymCtrl，生成高度特异性的酶，就像与聊天机器人交互一样简单。”

　　Ferruz实验室凭借在AI蛋白质设计方面的开创性工作而闻名，此前曾开发过用于蛋白质设计的深度无监督语言模型ProtGPT2，该实验室已经与Basecamp Research合作了两年多。

　　格拉茨理工大学生物化学研究所首席研究员Horst Lechner也在体验后表示，ZymCTRL兼具了效率和用户友好性。

　　“ZymCTRL只需几秒钟就能在GPU上设计假定的酶变体，值得注意的是，它仅使用EC编号作为输入即可创建这些序列。”

　　虽然最初是在公开可用的数据集上训练的，但 ZymCTRL 可以通过其他数据进一步优化，包括 Basecamp Research 专有的 BaseGraph 数据库，从而增强其序列输出能力。

　　Basecamp Research是一家基于现存最大的自然生物多样性知识图谱设计蛋白质产品的公司，目前融资进度为A轮，总资金达到3000万美元。

　　Basecamp Research 正在构建最大、最多样化的基础数据库，专为人工智能模型构建。

　　实验室测试证实，Basecamp Research 更多样化的数据库增强了 ZymCTRL 等 AI 模型，以生成更丰富、更可靠的序列，适合工业用途。

　　在商业领域，其AI蛋白质工具BaseGraph™能为合作伙伴的精确工业、治疗或诊断应用匹配和提炼新型蛋白质。

　　了解每种蛋白质的完整遗传、进化和环境背景使 Basecamp Research 能够为特定应用设计定制蛋白质，M6平台官网而无需进行昂贵且耗时的定向进化活动。

　　该公司与 NVIDIA的用于药物发现的生成式AI平台BioNeMo亦有合作。