近日，模速空间入驻企业途深智合联合创始人兼CTO沈逸卿参与的研究成果发表于国际期刊Nature Communications（2026）。 该研究提出了一种酶专用蛋白语言模型 EnzGFM，通过人工智能模型学习蛋白序列与功能之间的关系，实现对酶催化性质的智能预测，为AI辅助生命科学研究提供了新的探索方向。 随着蛋白质组学数据的快速积累，如何从蛋白质序列中准确解析其结构与功能信息，成为生命科学与人工智能交叉领域的重要挑战。
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