ICLRFeb, 2019

利用结构信息学习蛋白质序列嵌入

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TL;DR本研究提出了一种基于表征学习的框架，将蛋白质序列映射到表示蛋白质结构信息的序列向量中，并通过双向 LSTM 模型和全局结构相似度以及单个蛋白质残基接触映射的反馈机制进行训练，实现了蛋白质序列在预测结构相似性方面的多任务学习，而且该方法在跨膜域预测方面也取得了优异的表现。
protein sequencestructural propertiesrepresentation learningmulti-task frameworktransmembrane domain prediction
发现论文，激发创造
  • 蛋白质图形的神经嵌入

    本文提出了一种利用图神经网络和自然语言大模型生成结构和序列感知型蛋白质表示的新框架，并将其与传统的基于结构对齐的方法相比较，证明了该方法在比较蛋白质结构和蛋白质结构分类任务中的优越性能。

    Jun, 2023

  • 蛋白质表示学习中的序列信息嵌入：是否总能获得更好的性能？

    本研究提出了 ProtLOCA 方法，它是一种基于氨基酸结构表示的局部几何对齐方法，通过在蛋白质对全局结构匹配任务中的有效性测试、CATH 标签的独立测试数据集上的性能优于现有序列和结构表示学习方法，快速而准确地匹配结构一致的蛋白质域，还在局部结构配对任务中首次提供了突显不同整体结构但具有相同功能的蛋白质间共同局部结构的有效解决方案，为使用深度学习方法分析蛋白质结构以推断功能提供了新的可能性。

    Jun, 2024

  • 蛋白质结构感知的自监督学习

    我们提出了一种新颖的结构感知的蛋白自监督学习方法，利用图神经网络模型预训练，从残基距离和二面角的角度考虑自监督学习任务，借鉴预训练蛋白语言模型的序列信息结合专门设计的 GNN 模型的结构信息进行伪二级优化，实验证明该方法在多个监督型下游任务中的有效性。

    Apr, 2022

  • 使用长短期记忆网络进行蛋白质二级结构预测

    本文提出了一种基于双向长短期记忆细胞（LSTM）的循环神经网络模型来预测蛋白质的二级结构，使用 CB513 数据集评估，结果显示在 8 个类别中具有更好的性能（0.674）比现有技术（0.664）好。

    Dec, 2014

  • 蛋白质表征学习的聚类

    蛋白质表示学习是一个具有挑战性的任务，旨在从其氨基酸序列中捕获蛋白质的结构和功能。本文提出了一种神经聚类框架，通过考虑蛋白质的一级和三级结构信息来自动发现蛋白质的关键部分，在四个蛋白质相关任务上取得了最先进的表现。

    Mar, 2024

  • 3D 蛋白质结构的对比表示学习

    本文介绍了一种利用无监督对比学习来学习有意义的蛋白质结构表示的框架，其利用蛋白质数据银行中的蛋白质，展示了这些表示可以用于解决多种任务，如蛋白质功能预测、蛋白质折叠分类、结构相似性预测和蛋白质配体结合亲和力预测。此外，作者还表明，使用该算法预训练的微调网络在许多任务中取得了新的最优结果。

    May, 2022

  • 赋予蛋白质语言模型结构知识

    利用蛋白质结构数据提升蛋白质语言模型的新框架，通过整合结构信息和结构提取模块，优化了预训练语言模型的自注意机制，此框架在蛋白质功能预测上表现优越，为蛋白质建模提供更有效和高效的方法。

    Jan, 2024

  • 基于结构信息的蛋白质语言模型

    通过将远程同源检测集成到蛋白质语言模型中，我们实现了将结构信息融入蛋白质语言模型，从而在蛋白质功能预测任务中提高了功能注释准确性。

    Feb, 2024

  • 蛋白结构建模与设计中的深度学习

    该综述总结了近年来将深度学习技术应用于蛋白质结构建模及设计问题的最新进展，讨论了已经出现和需解决的挑战，针对该领域提出了许多有益的见解。

    Jul, 2020

  • 几何结构预训练下的蛋白表征学习

    本文提出了利用 3D 蛋白结构进行预训练的蛋白质表示方法，并通过多视图对比学习和自我预测任务，实现了对蛋白质的编码。实验结果表明，该方法不仅可以比现有的基于序列的方法更有效地预测蛋白质的功能和褶叠分类，而且使用的预训练数据更少。

    Mar, 2022