UniDL4BioPep 是一套簡單好上手的機器學習工具，專門幫忙找生物活性胜肽。它用先進的蛋白質語言模型（像 ESM），大幅減少模型開發的難度和時間。就算是做濕實驗的研究人員，也能一鍵快速建立、客製化預測模型，特別適合做二元分類。本章會介紹它的技術細節和實際用法。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

PepBCL 是一套能直接從蛋白質序列預測蛋白質-胜肽結合位點的端對端方法，不需額外特徵工程。它用預訓練蛋白質語言模型自動學習序列特徵，準確率和穩定性都比現有方法好。論文也有詳細說明方法和重現步驟。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

蛋白質-蛋白質交互作用（PPIs）對生物研究和新藥開發很關鍵。現在大型語言模型（LLMs）已能從蛋白質序列分析PPIs，處理大規模資料也沒問題。不過，還有像運算量大、資料不平衡和多種資料整合等挑戰。未來會持續優化，讓LLMs在生物領域發揮更大作用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點摘要：** 這份調查回顧了目前用來預測蛋白質功能的模型，特別著重於運用自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs）來分析蛋白質序列和科學文獻的相關方法。內容強調了近期在自動化蛋白質功能註解（從序列資料和已發表研究中）方面的進展，以及目前仍面臨的挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

InterLabelGO+ 是一款在 CAFA5 表現很好的深度學習工具，用來預測蛋白質功能（GO terms）。它用 ESM2 模型抓序列特徵，並考慮 GO terms 間的關聯。這套工具結合深度學習和同源性分析，提升預測準確度。可透過網頁或安裝套件使用，也支援用戶自行用新資料訓練模型。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

用實驗鑑定蛋白質功能很慢又困難，導致很多蛋白質雖然知道序列和結構，功能還是不清楚。自動化功能預測（AFP）用電腦方法，結合序列、結構等資料來預測功能。本章介紹 TransFun，利用蛋白質語言模型和 AlphaFold 結構，提升預測準確度。程式碼在 https://github.com/jianlin-cheng/TransFun。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

**重點整理：** GO2Sum 是一個工具，利用語言模型把冗長的 Gene Ontology (GO) 詞彙清單，轉換成簡短、易讀的蛋白質功能、結構和路徑摘要，讓生物學家更容易解讀蛋白質功能的預測結果。這個工具有提供一個操作簡單的網頁伺服器可以使用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

蛋白質-蛋白質交互作用（PPIs）對疾病研究和藥物開發很重要，但從眾多模擬結構中挑出最準確的很困難。DeepRank-GNN-esm 是一款深度學習工具，結合圖形化方法和蛋白質語言模型，能有效排序並選出最佳PPI模型。詳細教學和工具下載可參考 https://github.com/haddocking/DeepRank-GNN-esm。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

蛋白質語言模型（PLMs）受大型語言模型啟發，已大幅推動蛋白質生物資訊學發展，特別在分類、功能預測和新蛋白質設計上表現亮眼。本章介紹PLMs的發展、主要架構及新趨勢，強調這些技術對解決生物學難題越來越重要。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發了一款專為輻射防護設計的智慧助理，結合開源大型語言模型和專業知識庫。助理可透過網頁介面，提供有參考資料的專業解答，並支援本地部署保障隱私。結果顯示，這套系統在準確性和相關性上都比傳統網路搜尋更優，有助提升輻射防護工作的效率。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡