protein language model | BriefGPT

关键词protein language model

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利用语言模型嵌入进行蛋白质序列生成的扩散
利用连续扩散和蛋白质语言模型 ESM-2 推导的嵌入，在无条件生成方面超越了当前的解决方案，进一步评估了生成的蛋白质序列的质量、多样性、分布相似性和生物相关性，并提供了一个可扩展且高质量的蛋白质序列生成框架，从而推动了蛋白质设计领域的发展。
PDF4 months ago
蛋白质语言模型驱动的蛋白质序列预测三维配体结合位点
预测蛋白质的配体结合位点对于理解蛋白质功能和筛选潜在药物是一项基础而重要的任务。通过使用蛋白序列和配体分子图作为输入，LaMPSite 模型能够在没有 3D 蛋白质结构信息的情况下预测结合位点，与需要 3D 结构的基准方法相比具有竞争力的性
PDF7 months ago
ESM-NBR：通过蛋白质语言模型特征表示和多任务学习的快速准确核酸结合残基预测
通过使用 ESM2 作为输入，ESM-NBR 提出了一种快速准确的序列 - based 方法，采用由双向长短期记忆和多层感知器网络组成的深度学习模型，探索 DNA 和 RNA 结合残基的共有和私有信息。在基准数据集上的实验证明，ESM2 特
PDF7 months ago
ProPath：变异致病性的疾病特异性蛋白质语言模型
我们提出了一种疾病特异性的蛋白质语言模型 ProPath，通过孪生网络捕捉罕见错义变异的伪对数似然比，从而解决了临床基因变异的分类问题，并在家族性心肌病和心律失常的临床变异集中取得了最好的性能表现。
PDF8 months ago
ICMLProtiGeno: 一种使用蛋白质语言模型的原核生物短基因发现器
ProtiGeno 是一种基于深度学习的方法，专门用于预测短的原核生物基因，它使用了数百万个进化蛋白质训练的蛋白质语言模型，在对 4,288 个原核生物基因组进行系统性的大规模实验证明，ProtiGeno 比当前最先进的基因发现工具更准确地
PDFa year ago
蛋白质语言模型与结构预测：联系与进展
本文系统地概述了蛋白质语言模型在蛋白质结构预测中的应用和方法，介绍了网络架构、预训练策略、常用蛋白质数据库等方面的最新进展和挑战，并展望了未来发展方向。
PDF2 years ago