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苹果公司近日开源了名为simplefold的项目,并同步公开了论文《simplefold: folding proteins is simpler than you think》的完整代码与数据集。该项目首次将“流匹配”(flow matching)这一生成式学习目标引入蛋白质结构预测领域,仅采用标准的transformer架构,去除了传统方法中复杂的专用组件。
SimpleFold在包含860万条蛋白质结构的数据集上完成训练,模型参数量覆盖从1亿到30亿的不同规模。该模型支持PyTorch和MLX双推理后端,并对外发布了其在CASP14、CAMEO22等多个权威基准测试中的预测结果。

在保持与主流方法相当预测精度的同时,SimpleFold展现出更高的训练效率,并具备多构象生成能力,成为目前规模最大的、基于简化设计的蛋白质折叠模型。
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