바이러스 변이 예측 AI, 어디까지 믿을 수 있나 — 단백질 언어모델의 사각지대와 신뢰도
실험 데이터가 없는 판데믹 초기에 AI로 바이러스 변이를 예측할 수 있을까. 버클리 세미나 발표는 진화 서열 모델이 실험을 앞선 사례와 함께, 단백질 언어모델이 유독 바이러스에만 약한 데이터 차원의 이유를 짚는다.
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단백질언어모델 최신 뉴스와 핵심 해설
단백질언어모델 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
단백질 언어모델 스케일링과 크리스퍼 Cas9 설계: 버클리 BioML 세미나 정리
단백질 언어모델을 460억 파라미터까지 키우면 무엇이 달라질까. 버클리 BioML 세미나에서 공개된 ProGen3 스케일링 실험과, 이 모델로 설계해 실제 실험실에서 활성까지 검증한 새로운 크리스퍼 단백질 이야기를 정리했다.
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PEINT: 단백질 진화를 시간으로 조절해 생성하는 딥러닝 모델, 버클리 세미나 정리
UC 버클리 연구진이 발표한 PEINT는 진화 시간을 다이얼처럼 조절해 새로운 단백질 서열을 생성한다. 자리의 70%가 바뀌어도 구조 예측 신뢰도가 유지됐고, 실험실 검증에서 효소 기능까지 살아남았다.
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