大模型的高效推理并提供面向服务的
作为将 遗传指令传递到细胞蛋白质制造机器的重要信使， 能够为人体的各种功能产生特定的蛋白质。 在安全性、有效性和生产方面具有众多优势，已被迅速应用于 疫苗的研发过程中。 然而， 的天然不稳定性会导致蛋白质表达不足，从而削弱疫苗刺激强烈免疫反应的能力。这种不稳定性也给 疫苗的储存和运输带来了挑战，特别是在资源往往有限的发展中国家。 先前的研究表明，优化 的二级结构稳定性，与最佳密码子相结合，可以改善蛋白质表达。挑战在于 设计空间，由于同义密码子，该空间非常巨大。例如，大约有 个 可以翻译成相同的 蛋白，这对现有方法提出了难以克服的挑战。 尽管 和生物学乍一看似乎无关，但这两个领域在数学上有着密切的联系。在人类语言中，句子由单词序列和包含名词和动词短语的底层句法树组成，它们共同传达含义。同样， 链具有 电话号码列表 核苷酸序列和基于其折叠模式的相关二级结构。 研究人员在语言处理中使用了一种称为格解析的技术，它表示格图中潜在的单词连接，并根据语法选择最合理的选项。同样，他们使用确定性有限状态自动机 创建了一个紧凑地表示所有 候选物的图表。
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将点阵解析应用于 ，找到最佳 类似于在一系列听起来相似的替代方案中识别最可能的句子。 使用这种方法， 只需 分钟即可生成编码 蛋白的最稳定的 序列。 在头对头比较中，与现有疫苗序列相比， 设计的序列表现出显着改善的结果。对于 疫苗序列，该算法实现了稳定性（ 半衰期）提高了 倍，蛋白质表达水平提高了 倍（ 小时内），并且令人难以置信地提高了 倍。抗体反应。对于 疫苗序列，研究报告稳定性（ 分子半衰期）增加了 倍，蛋白质表达水平（ 小时）增加了 倍，抗体反应增加了 倍。
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