protein modeling | BriefGPT

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摘星座：通过分层粗化的 SO (3) 等变自编码器实现蛋白质结构的可扩展建模
通过引入 Ophiuchus，一种 SO（3）- 等变粗粒化模型，我们在所有标准蛋白质残基的重原子上高效地操作，同时尊重其相关的对称性，从而缩小这个差距，并采用局部卷积粗化模型来模拟序列模体间的相互作用。我们训练 Ophiuchus 来重建
PDF9 months ago
PeptideBERT: 基于 Transformers 的肽性质预测语言模型
通过使用 Transformer 和 PeptideBERT 等 Language Models，本研究引入一种蛋白质语言模型，用于预测多肽的溶血性、溶解度和非粘附性等关键性质，并在此基础上获得了近期最佳结果。
PDF10 months ago
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
PDFa year ago
基于扩散的图生成模型：方法与应用
本论文总结了扩散模型在图像生成方面的成功，并介绍了扩散模型在图生成方面的应用，特别是从分子和蛋白质建模方面进行了重点讨论，并讨论了扩散模型在图结构数据中的新方向。
PDFa year ago
融合预训练范式的抗体序列 - 结构协同设计
本文提出了一种基于预训练模型的计算抗体设计方法，通过对抗体序列数据的预先训练，结合一种一次性的序列 - 结构生成方法和精心设计的模块，成功地生成了具有高性能的抗原特异性抗体。
PDF2 years ago
使用 TAPE 评估蛋白质迁移学习
TAPE 通过围绕蛋白质生物学的不同领域提供一组任务和标准化的评估技术，来推动半监督蛋白质嵌入学习领域的进展；研究表明自监督预训练对于大多数模型在所有任务上都有帮助，但是与非神经技术有差距的性能提示了设计创新架构和改进建模范式的巨大机遇。
PDF5 years ago