Apr, 2024

使用 Attention U-Net 和 ProtTrans 蛋白质语言模型进行蛋白质内在无序预测

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TL;DR使用蛋白质语言模型 ProtTrans 构建的基于 Attention U-Net 卷积神经网络的蛋白质内在无序预测器 DisorderUnetLM 在预测蛋白质内在无序区域方面达到了最好的结果，排名 CAIP-2 基准的 9th（ROC-AUC 为 0.924）和 Disorder-NOX 子集的 1st（ROC-AUC 为 0.844），显示出在即将到来的 CAID-3 挑战中具有良好的性能。
intrinsic disorder regionsprotein language modelsdisorderunetlmprotein intrinsic disorder predictorcaid-3 challenge
发现论文，激发创造
  • Tranception: 利用自回归转换器和推断时检索进行蛋白质适应性预测

    介绍了使用 Tranception 模型和 ProteinGym 数据集实现蛋白质序列的健康预测的方法。

    May, 2022

  • 轻量级对比蛋白质结构序列变换

    本文提出了一种用于蛋白质结构表示预训练的新型无监督方法，该方法利用现有的预训练语言模型通过无监督的对比对齐指导结构模型的学习，并提出了一种自监督的结构约束来进一步学习结构的内部信息。实验结果表明，该方法的性能在多个任务和特定数据集上均表现出卓越的优越性。

    Mar, 2023

  • 应用生成预训练自回归转换器图神经网络分析和发现新型蛋白质

    利用基于语言模型的灵活深度学习策略，基于一个完全基于提示的模型，将 transformer 和图卷积架构集成到因果多头图机制中，实现一个生成预训练模型，用于预测蛋白质的二级结构内容、蛋白质可溶性和蛋白质测序等任务，并可用于设计具有这些特性的蛋白质，这个模型展现了多任务和协同作用的应用价值。

    May, 2023

  • ProtTrans：通过自监督深度学习与高性能计算攻克生命密码的语言

    通过训练两个自回归模型和四个自编码器模型，使用生物信息数据培训出来的语言模型（Language Models）能够在低推断开销下完成新的前沿预测，例如使用蛋白 LM - 嵌入 (ProtT5) 能够在无需使用进化信息的情况下，成功地进行氨基酸序列每残基预测，并出现在这个 https URL。

    Jul, 2020

  • 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

  • 卷积深度网络用于蛋白质折叠质量评估

    本研究基于深度学习技术开发神经网络进行蛋白结构评分预测，仅使用三维原子密度数据，无需预定义的结构特征，并在 CASP7 到 CASP10 数据集上进行训练，测试结果表明该网络在多种蛋白质结构上具有良好的性能表现。

    Jan, 2018

  • 蛋白质模型质量评估的深度迁移学习

    该研究提出了一种基于深度神经网络的蛋白质模型质量预测方法，利用少量输入特征和粗略模型描述以及数据库中已知蛋白质结构的迁移学习，达到了最先进的性能表现。

    Apr, 2018

  • 盲突变影响预测的多级蛋白质表示学习

    本文提出了一种新的预训练框架，它将用于蛋白质主体结构和三级结构的序列和几何分析器级联，模拟野生型蛋白质的自然选择并评估变体的效果，以指导遗传突变方向，实现所需特征，提出了一种新的变体影响预测方法，其预测结果在单点和深部变异方面表现良好。

    Jun, 2023

  • CrysFormer：基于 3D Patterson 图和部分结构注意力的蛋白质结构预测

    本研究提出了基于蛋白质晶体学和偏离结构信息的变压器模型来预测蛋白质的电子密度图，并通过两个新的肽片段数据集证实了方法在较小的数据集规模和计算成本下能够实现精确预测。

    Oct, 2023