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融合结构知识的蛋白质预训练模型进展
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作者 汤天一 熊翊名 +4 位作者 张睿格 张建 李文飞 王骏 王炜 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第18期1-15,共15页
自然语言和图像处理领域引发的人工智能革命给蛋白质计算领域带来了新的思路和研究范式.其中一个重大的进展是从海量蛋白质序列通过自监督学习得到预训练的蛋白质语言模型.这类预训练模型编码了蛋白质的序列、进化、结构乃至功能等多种... 自然语言和图像处理领域引发的人工智能革命给蛋白质计算领域带来了新的思路和研究范式.其中一个重大的进展是从海量蛋白质序列通过自监督学习得到预训练的蛋白质语言模型.这类预训练模型编码了蛋白质的序列、进化、结构乃至功能等多种信息,可方便地迁移至多种下游任务,并展现了强大的泛化能力.在此基础上,人们正进一步发展融合更多种类数据的多模态预训练模型.考虑到蛋白质结构是决定其功能的主要因素,融合了结构信息的蛋白质预训练模型可更好地支持下游多种任务,本文对这一方向的研究工作进行了介绍和总结.此外,还简介了融合先验知识的蛋白质预训练模型、RNA语言模型、蛋白质设计等方面的工作,讨论了这些领域目前的现状、困难及可能的解决方案. 展开更多
关键词 蛋白质基础模型 蛋白质多模态模型 蛋白质结构 机器学习
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