华大智造杨梦团队在Nature子刊Nature Machine

Intelligence上发表了一篇名为“Self-play reinforcement learning guides protein engineering”的文章，介绍了他们开发的名为“EvoPlay”的算法模型。该算法模型借鉴了围棋博弈的方式，能够像自动驾驶一样训练智能体完成指定功能增强的蛋白进化。这一突破为蛋白设计领域提供了新的思路，并有望应用于优化基因测序仪所需的各类工具酶。

蛋白工程是一项重要的生物技术，通过改变蛋白质的结构和功能，可以创造出具有特定性能的蛋白质，用于医药、农业、能源等领域。然而，传统的蛋白工程方法往往耗时且效果有限。华大智造杨梦团队的研究通过引入自我对弈强化学习的方法，实现了智能体在蛋白进化过程中的自主学习和优化。

“EvoPlay”算法模型的设计灵感来自于围棋博弈。在围棋中，人类棋手通过与计算机自我对弈，不断学习和优化棋局，最终达到高水平的棋艺。同样地，该算法模型通过自我对弈，智能体能够在蛋白进化过程中不断学习和优化，从而实现指定功能增强的蛋白设计。

这一突破对于蛋白设计领域具有重要意义。传统的蛋白工程方法通常需要大量的试错和实验，耗费时间和资源。而“EvoPlay”算法模型的应用可以加速蛋白设计的过程，提高效率和成功率。此外，该算法模型还可以应用于优化基因测序仪所需使用到的各类工具酶。基因测序仪是现代生物技术中的重要工具，而工具酶的性能和效率直接影响基因测序的准确性和速度。通过“EvoPlay”算法模型的优化，可以提高工具酶的性能，进一步推动基因测序技术的发展。

华大智造杨梦团队的研究成果得到了广泛的关注和认可。该团队是华大智造旗下的一个研究团队，专注于生物技术和人工智能的交叉领域研究。华大智造是一家专注于生物技术和人工智能的创新企业，致力于推动生物技术的发展和应用。根据天眼查App显示，华大智造成立于2015年，注册资本1亿元人民币，是一家高新技术企业。公司的主要业务包括基因测序、基因合成、基因编辑等生物技术服务，以及人工智能在生物领域的应用研究。

总之，华大智造杨梦团队在Nature子刊Nature Machine Intelligence上发表的研究成果为蛋白设计领域提供了新的思路，并有望应用于优化基因测序仪所需使用到的各类工具酶。这一突破将加速蛋白设计的过程，提高效率和成功率，推动基因测序技术的发展。（数据支持天眼查）