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ProGen模型是一个含有12亿个参数的语言模型，该模型在包含28亿个蛋白质序列的数据集和编码不同注释的条件标签上训练而成，这些标签包含分类、功能和位置信息。通过调节这些标签，ProGen提供了一种可根据所需属性生成特定蛋白质的方法，如下图所示。Based on PROGEN’s exclusive portfolio of neutralizing anti-AAV mouse monoclonal antibodies Find out more > Celebrating 40 years of PROGEN 1983 - 2023 What started out as a shared passion between four ambitious scientists has taken PROGEN on an incredible journey to where we are today全球知名的软件服务提供商Salesforce也看中了人工智能的潜力，该公司科学家开发的新型人工智能系统ProGen能从头开始生成人工酶，相关论文于1月26日发表在Nature Biotechnology上。从广义上讲，蛋白质负责几乎所有对生命至关重要的生物过程。We are more than just a manufacturer of antibodies, proteins and ELISAs kits We strive to understand what scientists need, so we can create solutions and ultimately deliver high quality antibody and exclusive AAV products, which solve your research challenges within academia, biotech and pharma, and ensure PROGEN can continue to be a trusted ProGen 是一个 12 亿参数的神经网络，使用包含 28 亿个蛋白质序列的公开数据集进行训练。ProGen 的一个关键组成部分是条件生成，即由属性标签控制的序列生成作为语言模型的输入提供。在自然语言的情况下，这些控制标签可能是风格、主题、日期和其他ProGen利用语言模型生成全新蛋白，为蛋白设计和新药开发增添了基于AI的新策略，ProGen的工作方式与能生成文本的AI相似。 根据发布在《Nature Biotechnology》上的一项研究，人工智能（AI）工具ProGen设计出已被证明有效的抗菌蛋白质的办法，可将采用氨基酸 关于我们 更多>> Progen成立于1983年,一直是全球生命科学研究界优质抗体，体外诊断和试剂的成熟制造商和供应商凭借在免疫化学领域的广泛核心竞争力和经验，公司近年来扩展了其产品和服务组合，包括重组抗体工程，抗体噬菌体展示技术，密度梯度 ProGen采用了FreeMarker作为其内置的模板引擎。 FreeMarker是一个强大的模板语言，允许开发者编写灵活的模板，用于生成动态文本，如Apex代码。 开发者可以通过简单的语法定义代码结构，然后在运行时填充具体的数据。搜索结果科学家们类比“ChatGPT”算法，建立了Progen模型，用来预测蛋白质的合成。 本文中，Profluent公司的科学家们，给Progen模型输入了来自大于19万个家族的大约28亿个蛋白质序列，并对模型中12亿个参数进行训练，并添加了指定蛋白质属性的控制标签，最终

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